Проекционные методы. Основные понятия и примеры презентация

Содержание

План лекции Ведение Немного истории Природа многомерна Пример - многомерный статистический контроль процессов Два подхода к анализу данных 2. Идеи, заложенные в проекционном подходе Данные – какие они бывают

Слайд 1Проекционные методы. Основные понятия и примеры
Институт химической физики РАН, Москва
Родионова Оксана Евгеньевна


Слайд 2План лекции
Ведение
Немного истории
Природа многомерна
Пример - многомерный статистический контроль процессов
Два

подхода к анализу данных
2. Идеи, заложенные в проекционном подходе
Данные – какие они бывают
Классы решаемых задач
3. Метод главных компонент, основные понятия и примеры

Слайд 3Метод наименьших квадратов (простейший случай)


Слайд 4Многомерные данные


Слайд 5Контроль производственного процесса


Слайд 6Контроль производственного процесса


Слайд 7Контроль производственного процесса


Слайд 8Контроль производственного процесса


Слайд 9 Контроль производственного процесса


Слайд 10Контроль производственного процесса
Точки съема
Моделирование производилось на основе анализа измерений и внутренних

связей присущих этому набору данных

Не применялись содержательные физико-химические модели


Слайд 11Моделирование многомерных данных (процессов или явлений)


Слайд 12Содержательная составляющая задачи.
Никакие многомерные методы не помогут, если данные не

содержат полезной информации об изучаемом свойстве

Слайд 13Данные

Количественные и качественные
Управляемые и неуправляемые
Прямые измерения и косвенные


Слайд 14Данные


Слайд 15Два класса решаемых задач


Слайд 16


Проекционные методы


Слайд 17Проекционные методы
Данные без структуры
Данные со скрытой структурой


Слайд 18Проекционные методы


Слайд 19Метод главных компонент


Слайд 20Матрица счетов T (scores)


Слайд 21Матрица нагрузок P (loadings)


Слайд 22Остатки E
матрица E имеет ту же структуру что и X

ei -

определяет расстояние от исходного объекта до подпространства главных компонент

совокупная ошибка для всех объектов

E0 , E1 , …
E0 – ошибка при 0-м ГК, т.е. центрированная матрица X




Слайд 23Математическое обеспечение


Слайд 24Пример. Демографические данные
Количество объектов (n) = 32
Количество переменных (m) = 12


Слайд 25Предварительная обработка данных
Цель – преобразование исходных данных в форму, наиболее удобную

для анализа.




Слайд 26График счетов (ГК1-ГК2)


Слайд 27Графики счетов
«карты образцов»


Слайд 28График нагрузок (ГК1-ГК2)
«карта переменных»


Слайд 29ГК1-ГК2 счета и нагрузки


Слайд 30График ошибок
Способ определения правильного количества ГК


Слайд 31Заключение 1
Основные цели МГК
Представление объектов в пространстве, отражающем внутреннюю структуру изучаемых

данных
Понижение размерности системы, отделение содержательной части от шума

Основные «инструменты»
Графики счетов – «карты образцов»
Графики нагрузок – «карты переменных»
Графики остатков – способ выбора количества ГК


Слайд 32Заключение 2
Что может быть не так?
Данные не содержат необходимой информации
Использовано недостаточное

количество ГК
Использовано излишние количество ГК
Не удалены выбросы
Удалены точки (псевдовыбросы) содержащие важную информацию
Недостаточный анализ графиков счетов/нагрузок
Использована только стандартная (машинная) диагностика, без содержательного анализа.
Использованы неверные методы предварительной обработки данных

Слайд 33Продолжение - за компьютером

ПРАКТИКА


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика