Previous Page  6 / 16 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 6 / 16 Next Page
Page Background

Е.Е. Фомина

6

Гуманитарный вестник

# 10·2017

самостоятельная категория или как отдельное для каждого объекта

значение.

Обработка данных методом CatPCA включает в себя два этапа.

На первом этапе происходит процедура оцифровки переменных, ко-

торая опирается на принципы оптимального шкалирования; на вто-

ром этапе выполняется редукция размерности данных.

Математическая формализация метода имеет следующий вид.

Рассмотрим матрицу исходных переменных

1 2

( , , ...,

)

p

X x x x

=

раз-

мерности

,

n p

×

где переменная

n

j

x R

и может принимать

j

L

различных значений. Для нее требуется определить матрицу инте-

гральных характеристик

Z

таким образом, чтобы функция σ( , )

Z W

принимала минимальное значение [8]:

1

σ( , )

(

) (

) min

p

T

j j

j j

j

Z W tr Z G W Z G W

=

=

(1)

при ограничениях

1 0

T

n r

Z

=

; (2)

,

T

r

Z Z nI

=

(3)

т. е. интегральные характеристики должны удовлетворять условиям

центрированности и ортонормированности.

Здесь

Z —

матрица интегральных характеристик размерности

;

n r

×

G

j

матрица индикаторов размерности

j

n L

×

для исходной пере-

менной

j

x

;

1, если объект относится к категории ,

( , )

0 в противном случае;

= 

j

j

j

i

l

G i l

W

j

матрица размерности

j

L p

×

переменной

j

x

, содержащая коор-

динаты всех ее категорий в

r

-м пространстве; 1

n

единичный вектор

размерности

1

n

×

; 0

r

единичный вектор размерности

1

r

×

;

I

r

единичная матрица размером

r r

×

.

Оптимизация функции (1) при ограничениях (2), (3) осуществля-

ется с помощью итерационного алгоритма

Princals

[8].

Оцифровка переменных в алгоритме CatPCA происходит таким об-

разом, что собственные значения компонент, рассчитанные по матрице

корреляций оптимизированных переменных, максимизируются.

Показателем, позволяющим оценить качество проведенного ана-

лиза, является альфа Кронбаха

(α)

— коэффициент, показывающий

внутреннюю согласованность характеристик, описывающих один

объект. Альфа Кронбаха лежит в интервале от

−∞

до 1. Если

α 0,7

,