Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Формальная постановка задачи шкалирования





Дана симметричная матрица различий между объектами .

Требуется построить пространство возможно меньшей размерности r и найти в нем координаты точек-объектов

так, чтобы матрица расстояний

между ними, вычисленная по введенной на Х метрике, была, в смысле некоторого критерия, близка к исходной матрице G попарных различий.

При решении поставленной задачи возможны два подхода: метрический, при котором матрица различий G изначально является искомой матрицей расстояний D, и неметрический (монотонный, ранговый), ориентированный на сохранение того же порядка попарных расстояний, что и в исходной матрице различий: .

Неметрический этап

На этом этапе данные о различиях и стандартизированные оценки расстояний из предыдущей итерации используются для вычисления отклонений.

Этап состоит из нескольких шагов.

1. Упорядочить по возрастанию данные о различиях по исходной матрице G. Получившийся порядок пар объектов задает и порядок оценок расстояний или отклонений.

2. Серия проходов: в начале первого прохода на конкретной итерации отклонениями являются текущие оценки расстояний из предыдущей итерации или стартовой конфигурации. В начале каждого последующего прохода на той же итерации отклонения берутся из предыдущего прохода. Проход начинается с разбиения оценок отклонений на блоки равных значений. Пусть m= (1 ,...,M) будет индексом, обозначающим блоки от самого верхнего (m= 1) до самого низкого (m=M). Начиная с m= 1, элементы m -го блока сравниваются с элементами (m +1)-го блока. Если элементы m -го блока меньше элементов (m+ 1)-го блока, необходимо перейти к сравнению двух следующих блоков. Как только элементы m -го блока окажутся больше элементов (m +1)-го блока, то все элементы m -го и (m +1)-го блоков приравниваются среднему арифметическому обоих блоков. Эти два блока объединяют в один, который становится новым
m -ым блоком. Затем опять сравнивают m -й и (m +1)-й блоки; проход заканчивается после сравнения всех соседних блоков. Результат прохода – новый набор оценок отклонений. После завершения проходов отклонения будут удовлетворять условию монотонности (12.1). Пример работы алгоритма дается в табл.27.

Таблица 27

№ п/п Различие До объединения После 1-го прохода После 2-го прохода
Откло- нение Блок Откло-нение Блок Откло-нение Блок
               
  0,19 0,11   0,11   0,11  
  0,22 0,12   0,12   0,12  
  0,23 0,16   0,15   0,15  
  0,25 0,14   0,15   0,15  

Продолжение табл.27

№ п/п Различие До объединения После 1-го прохода После 2-го прохода
Откло- нение Блок Откло-нение Блок Откло- нение Блок
  0,26 0.21   0.21   0.21  
  0,27 0,23   0,23   0,23  
  0,28 0,25   0,25   0,24  
  0,29 0,23   0,23   0,24  
  0,32 0.27   0.27   0,27  

 

В столбце 3 нет подряд идущих одинаковых чисел, так что каждая строка образует блок. Просматривая этот столбец сверху вниз, обнаруживаем, что в строках 3 и 4 имеет место инверсия (нарушение монотонности –– 0,16>0,14). Блоки 3 и 4 объединяются в один со значением (0,16+0,14)/2=0,15. Просматривая теперь столбец 5, убеждаемся в необходимости слияния блоков 6 и 7. Как видно из 7-го столбца нарушений условия монотонности не осталось, что позволяет считать элементы столбца 7 искомыми отклонениями .

Метрический этап

На этом этапе решают задачу математического программирования, в результате чего получают новые оценки координат, по которым рассчитывают новые оценки расстояний. Исходными данными являются отклонения, рассчитанные на неметрическом этапе, оценки координат и расстояний предыдущей итерации. В качестве целевой функции выступает S 1 (12.2).

Минимизация S 1 проводится одним из градиентных методов.

 

Date: 2016-06-07; view: 391; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.006 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию