text stringlengths 0 1.95k |
|---|
2 |
³ |
, |
n |
n |
i |
. Процедура MRPP проверяет нулевую гипотезу, что расстояния |
=å = |
n |
i |
между любой парой объектов в многомерном пространстве признаков никак не зависят от |
заданной классификации, |
т.е. внутрикластерные и межкластерные расстояния |
статистически эквивалентны. Суть метода заключается в следующем: |
° |
° |
° |
° |
° |
вычисляется матрица расстояний D между всеми n объектами с использованием |
любой подходящей метрики; |
находится среднее расстояние di между объектами каждой выделенной группы |
i = 1, ..., k |
расстояния |
å = |
; для локальных групп, у которых di > dobs, можно предположить |
средневзвешенный |
внутригруппового |
индекс |
и |
= |
d |
d |
obs |
1 |
k |
i |
i |
n |
i |
n |
ослабленную выраженность группировки; |
запускается процедура случайной перестановки между группами строк и столбцов |
матрицы D и каждый раз вычисляются средние значения различий объектов dsim |
внутри перемешанных групп; |
процедура рандомизации повторяется достаточно большое число раз, чтобы можно |
было построить статистическое распределение величины d; |
подсчитывается число случаев, когда значение dsim не превышает эмпирическое |
значение dobs, и вероятность p этого события определяет вероятность ошибки 1-го |
рода при проверке нулевой гипотезы (это соответствует площади под кривой |
распределения d левее значения dobs). |
Кроме значения p, необходимого для проверки статистической значимости |
группировки, может быть вычислена также оценка эффективности априорной |
классификации. Индекс внутригрупповой однородности, независимый от объема выборки |
и показывающий превышение среднего уровня сходства объектов внутри классов по |
, где md - |
сравнению со случайным размещением, может быть вычислен как |
математическое ожидание d при справедливости нулевой гипотезы. Если A < 0, то |
однородность внутри выделенных групп ниже, чем при случайном их формировании, т.е |
при А = 1 группы состоят из совершенно идентичных объектов, а при A > 0.2 можно |
говорить о существенной ценности классификации. |
1 |
d-= |
obs / |
m |
d |
A |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.