Avtobaza 9 Reja: Kirish Avtobaza tashkil topishi Avtobuslar haqida ma`lumot

klaster tahlili. Klaster tahlili - tasniflash tahlili usuli; uning asosiy maqsadi oʻrganilayotgan obʼyektlar va xususiyatlar majmuini maʼlum maʼnoda bir jinsli boʻlgan guruhlar yoki klasterlarga boʻlishdir. Bu ko'p o'zgaruvchan statistik usuldir, shuning uchun dastlabki ma'lumotlar sezilarli hajmga ega bo'lishi mumkin deb taxmin qilinadi, ya'ni. o'rganish ob'ektlari (kuzatishlar) soni ham, ushbu ob'ektlarni tavsiflovchi xususiyatlar ham sezilarli darajada katta bo'lishi mumkin. Klaster tahlilining katta afzalligi shundaki, u ob'ektlarni bitta atribut bo'yicha emas, balki bir qator atributlar bo'yicha bo'lish imkonini beradi. Bundan tashqari, klaster tahlili, ko'pgina matematik va statistik usullardan farqli o'laroq, ko'rib chiqilayotgan ob'ektlar turiga hech qanday cheklovlar qo'ymaydi va deyarli o'zboshimchalik bilan ko'plab dastlabki ma'lumotlarni o'rganishga imkon beradi. Klasterlar bir xillik guruhlari bo'lganligi sababli, klaster tahlilining vazifasi ularning to'plamini ob'ektlarning xususiyatlaridan kelib chiqqan holda m (m - butun) klasterlarga bo'lishdan iborat bo'lib, har bir ob'ekt faqat bitta bo'lim guruhiga tegishli bo'ladi. Shu bilan birga, bir xil klasterga tegishli ob'ektlar bir jinsli (o'xshash), turli xil klasterlarga tegishli ob'ektlar esa geterogen bo'lishi kerak. Agar klasterlash ob'ektlari n-o'lchovli xususiyat fazosida nuqtalar sifatida tasvirlangan bo'lsa (n - ob'ektlarni tavsiflovchi xususiyatlar soni), u holda ob'ektlar orasidagi o'xshashlik nuqtalar orasidagi masofa tushunchasi orqali aniqlanadi, chunki intuitiv ravishda aniqki, kichikroq ob'ektlar orasidagi masofa qanchalik o'xshash bo'lsa.
Diskriminant tahlili. Diskriminant tahlil tadqiqotchi o'quv namunalari deb ataladigan vaziyatda ko'p o'lchovli kuzatuvlarni tasniflashning statistik usullarini o'z ichiga oladi. Ushbu turdagi tahlil ko'p o'lchovli, chunki u ob'ektning bir nechta xususiyatlaridan foydalanadi, ularning soni o'zboshimchalik bilan katta bo'lishi mumkin. Diskriminant tahlilning maqsadi ob'ektni turli xil xususiyatlarni (xususiyatlarini) o'lchash asosida tasniflash, ya'ni uni qandaydir optimal tarzda bir nechta belgilangan guruhlardan (sinflardan) biriga kiritishdir. Dastlabki ma'lumotlar ob'ektlarning xususiyatlari bilan bir qatorda, ob'ektning ma'lum bir guruhga tegishliligini aniqlaydigan kategorik (guruhlash) o'zgaruvchini o'z ichiga oladi deb taxmin qilinadi. Shuning uchun diskriminant tahlil usuli bo'yicha amalga oshirilgan tasnifning dastlabki empirik tasnifga mos kelishini tekshirishni ta'minlaydi. Optimal usul yo'qotishlarni matematik kutish minimali yoki noto'g'ri tasniflash ehtimoli minimal deb tushuniladi. Umumiy holatda diskriminatsiya (diskriminatsiya) muammosi quyidagicha shakllantiriladi. Ob'ekt ustidagi kuzatish natijasi k o'lchovli tasodifiy vektor X = (X1, X2, …, X K) qurilishi bo'lsin, bu erda X1, X2, …, XK ob'ektning xususiyatlari. X vektor koordinatalarining qiymatlariga ko'ra ob'ekt i, i = 1, 2, ..., n mumkin bo'lgan to'plamlardan biriga tayinlanadigan qoidani o'rnatish kerak. Diskriminatsiya usullarini shartli ravishda parametrik va parametrik bo'lmaganlarga bo'lish mumkin. Parametrikda ma'lumki, har bir populyatsiyada xususiyat vektorlarining taqsimlanishi normaldir, ammo bu taqsimotlarning parametrlari haqida ma'lumot yo'q. Parametrik bo'lmagan diskriminatsiya usullari taqsimotning aniq funktsional shaklini bilishni talab qilmaydi va kamsitish muammolarini populyatsiyalar to'g'risidagi ahamiyatsiz apriori ma'lumotlarga asoslangan holda hal qilishga imkon beradi, bu amaliy qo'llanmalar uchun ayniqsa qimmatlidir. Diskriminant tahlilni qo'llash shartlari bajarilgan bo'lsa - mustaqil o'zgaruvchilar-xususiyatlar (ularni bashorat qiluvchilar deb ham ataladi) hech bo'lmaganda intervalli shkalada o'lchanishi kerak, ularning taqsimlanishi normal qonunga mos kelishi kerak, klassik diskriminant tahlilidan foydalanish kerak. , aks holda - diskriminant tahlilining umumiy modellari usuli.