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

Asosiy komponentlarni tahlil qilish va tasniflash. Amalda ko'pincha yuqori o'lchamli ma'lumotlarni tahlil qilish muammosi paydo bo'ladi. Asosiy komponentlarni tahlil qilish va tasniflash usuli ushbu muammoni hal qilishga imkon beradi va ikkita maqsadga erishishga xizmat qiladi: - "asosiy" va " korrelyatsiya bo'lmagan" o'zgaruvchilarni olish uchun o'zgaruvchilarning umumiy sonini kamaytirish (ma'lumotlarni qisqartirish) ;
- qurilayotgan omil fazosidan foydalangan holda o'zgaruvchilar va kuzatishlarni tasniflash.Usul hal qilinayotgan muammolarni shakllantirishda omilli tahlilga o'xshaydi, lekin bir qator muhim farqlarga ega: - asosiy komponentlarni tahlil qilishda iterativ usullar mavjud emas. omillarni ajratib olish uchun foydalaniladi - faol o'zgaruvchilar va kuzatuvlar bilan bir qatorda, asosiy komponentlarni ajratib olish uchun foydalaniladi, siz yordamchi o'zgaruvchilar va/yoki kuzatishlarni belgilashingiz mumkin; keyin yordamchi o'zgaruvchilar va kuzatishlar faol o'zgaruvchilar va kuzatishlardan hisoblangan omil fazosiga proyeksiyalanadi;
- sanab o'tilgan imkoniyatlar bir vaqtning o'zida o'zgaruvchilar va kuzatishlarni tasniflashning kuchli vositasi sifatida usuldan foydalanish imkonini beradi.Usulning asosiy masalasini hal qilish o'lchovli yashirin (yashirin) o'zgaruvchilar (omillar) vektor fazosini yaratish orqali erishiladi. asl nusxasidan kamroq. Dastlabki o'lchov manba ma'lumotlarida tahlil qilish uchun o'zgaruvchilar soni bilan belgilanadi.
Ko'p o'lchovli masshtablash . Usulni kuzatilayotgan o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni tushuntiruvchi yashirin (to'g'ridan-to'g'ri kuzatilmaydigan) omillarni ajratib ko'rsatish orqali o'zgaruvchilar sonini kamaytirishga erishadigan omil tahliliga muqobil sifatida qarash mumkin. Ko'p o'lchovli masshtablashning maqsadi foydalanuvchiga asl xususiyat maydonida berilgan nuqtalar o'rtasidagi o'xshashlikni tushuntirishga imkon beradigan yashirin o'zgaruvchilarni topish va izohlashdir. Amalda ob'ektlarning o'xshashligi ko'rsatkichlari ular orasidagi masofalar yoki bog'lanish darajalari bo'lishi mumkin. Faktorli tahlilda o'zgaruvchilar orasidagi o'xshashliklar korrelyatsiya koeffitsientlari matritsasi yordamida ifodalanadi. Ko'p o'lchovli masshtablashda kirish ma'lumotlari sifatida ob'ekt o'xshashlik matritsasining ixtiyoriy turidan foydalanish mumkin: masofalar, korrelyatsiyalar va boshqalar. O'rganilayotgan masalalarning tabiatida ko'plab o'xshashliklar mavjudligiga qaramay, ko'p o'lchovli masshtablash va omillarni tahlil qilish usullari bir qator muhim farqlarga ega. Shunday qilib, omil tahlili o'rganilayotgan ma'lumotlarning ko'p o'zgaruvchan normal taqsimotga bo'ysunishini va bog'liqliklarning chiziqli bo'lishini talab qiladi. Ko'p o'lchovli masshtablash bunday cheklovlarni qo'ymaydi, agar ob'ektlarning juft o'xshashliklari matritsasi berilgan bo'lsa, uni qo'llash mumkin. Natijalardagi farqlar nuqtai nazaridan, omil tahlili ko'p o'zgaruvchanlikdan ko'ra ko'proq yashirin o'zgaruvchilarni olishga intiladi . masshtablash . Shuning uchun ko'p o'lchovli miqyoslash ko'pincha talqin qilinishi oson bo'lgan echimlarga olib keladi. Ammo bundan ham muhimi shundaki, ko'p o'lchovli masshtablash har qanday masofa yoki o'xshashlik turiga nisbatan qo'llanilishi mumkin, faktorli tahlil esa o'zgaruvchilarning korrelyatsiya matritsasidan kirish sifatida foydalanishni yoki birinchi navbatda kirish ma'lumotlar faylidan hisoblangan korrelyatsiya matritsini talab qiladi. Ko'p o'zgaruvchanlikning asosiy taxmini masshtablash shundan iboratki, ob'ektlar juftligi o'rtasidagi yaqinlik bo'yicha olingan empirik ma'lumotlar uchun bilvosita asos bo'lib xizmat qilgan muhim asosiy xususiyatlarning ma'lum bir metrik maydoni mavjud. Shuning uchun ob'ektlarni ushbu bo'shliqda nuqta sifatida ko'rsatish mumkin. Bundan tashqari, yaqinroq (boshlang'ich matritsaga ko'ra) ob'ektlar asosiy xarakteristikalar fazosida kichikroq masofalarga mos keladi deb taxmin qilinadi. Shu sababli, ko'p o'lchovli masshtablash - bu ob'ektlarning yaqinligi to'g'risidagi empirik ma'lumotlarni tahlil qilish usullari to'plami bo'lib, ularning yordami bilan ma'lum bir mazmunli vazifa uchun muhim bo'lgan o'lchangan ob'ektlarning xarakteristikalari bo'shlig'ining o'lchami aniqlanadi va ularning konfiguratsiyasi aniqlanadi. bu bo'shliqda nuqtalar (ob'ektlar) qurilgan. Ushbu bo'shliq ("ko'p o'lchovli shkala") o'lchanadigan ob'ektlarning muhim xususiyatlarining qiymatlari kosmos o'qlaridagi ma'lum pozitsiyalarga mos kelishi ma'nosida keng tarqalgan shkalalarga o'xshaydi. Ko'p o'lchovli mantiq masshtabni quyidagi oddiy misol bilan tasvirlash mumkin. Ba'zi shaharlar o'rtasida juftlik masofalari matritsasi (ya'ni, ba'zi xususiyatlarning o'xshashligi) mavjud deb faraz qiling. Matritsani tahlil qilib, shaharlar koordinatalari bilan nuqtalarni ikki o'lchovli fazoda (tekislikda) joylashtirish, ular orasidagi haqiqiy masofani iloji boricha saqlash kerak. Olingan nuqtalarni tekislikda joylashtirish keyinchalik taxminiy geografik xarita sifatida ishlatilishi mumkin. Umuman olganda, ko'p o'lchovli masshtablash ob'ektlarni (bizning misolimizdagi shaharlarni) qandaydir kichik o'lchamdagi fazoda (bu holda u ikkiga teng) ular orasidagi kuzatilgan masofalarni adekvat tarzda takrorlash uchun joylashtirish imkonini beradi. Natijada, bu masofalarni topilgan yashirin o'zgaruvchilar nuqtai nazaridan o'lchash mumkin. Shunday qilib, bizning misolimizda biz masofalarni Shimoliy/Janubiy va Sharq/G'arbiy geografik koordinatalar juftligi bilan izohlashimiz mumkin.