ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.11.2021
Просмотров: 3542
Скачиваний: 4
177
Факторный анализ
выводятся следующие матрицы
:
факторных нагрузок после вращения
,
структурная
и корреляций факторов
.
График факторных нагрузок.
Трехмерный график факторных нагрузок для трех первых
факторов
.
Для двухфакторного решения выдается двумерный график
.
Если выделен
только один фактор
,
график не выдается
.
Если задано вращение
,
график выдается
для повернутого решения
.
Максимум итераций до сходимости.
Позволяет задать максимальное число шагов
,
которое
может использовать алгоритм для выполнения вращения
.
Значения факторов в процедуре факторного анализа
Рисунок 22-6
Диалоговое окно Факторный анализ: Значения факторов
Сохранить как переменные.
Создает по одной новой переменной для каждого фактора в
окончательном решении
.
Метод.
Альтернативные методы вычисления факторных значений
—
Бартлетта и
Андерсона
-
Рубина
.
Регрессионный метод.
Метод оценивания коэффициентов факторных значений
.
Получающиеся оценки факторных значений имеют среднее
,
равное нулю
,
и дисперсию
,
равную квадрату множественного коэффициента корреляции между оцененными
значениями фактора и истинными
.
Эти факторные значения могут быть коррелированы
,
даже если факторы ортогональны
.
Значения Бартлетта.
Метод оценивания коэффициентов факторных значений
.
Получаемые значения имеют среднее
,
равное
0.
Минимизируется сумма квадратов
характерных факторов по всем переменным
.
Метод Андерсона-Рубина.
Метод оценивания коэффициентов факторных значений
;
модификация метода Бартлетта
,
гарантирующая ортогональность оцененных факторов
.
Получаемые значения некоррелированы
,
имеют среднее
0
и стандартное отклонение
1.
Вывести матрицу коэффициентов значений факторов.
Выводит коэффициенты
,
на
которые умножаются переменные для получения значений факторов
.
Выводятся также
корреляции между факторными значениями
.
178
Глава 22
Параметры процедуры Факторный анализ
Рисунок 22-7
Диалоговое окно Факторный анализ: Параметры
Пропущенные значения.
Позволяет задать режим обработки пропущенных значений
.
Возможными альтернативами для наблюдений с пропущенными значениями являются
исключение
целиком
,
исключение
попарно
или замена пропущенного значения средним
.
Формат вывода коэффициентов.
Позволяет задать режим вывода матриц
.
Вы можете
отсортировать коэффициенты по величине и не выводить коэффициенты
,
которые по
модулю меньше заданного значения
.
Команда FACTOR: дополнительные возможности
Язык синтаксиса команд также позволяет
:
Задать критерии сходимости итераций для выделения факторов и вращения
.
Задать отдельные графики вращения факторов
.
Задать
,
сколько значений факторов нужно сохранять
.
Задать диагональные значения для метода факторизации главной оси
.
Сохранить на диске корреляционные матрицы и матрицы факторных нагрузок для
дальнейшего анализа
.
Считать и анализировать корреляционные матрицы и матрицы факторных нагрузок
.
Полную информацию о синтаксисе языка команд можно найти в
Руководстве по
синтаксису
.
Глава
23
Выбор процедуры кластеризации
Кластерный анализ можно выполнить
,
используя процедуры двухэтапного
,
иерархического
кластерного анализа или метода
k-
средних
.
Каждая процедура использует разные
алгоритмы для формирования кластеров
,
и каждая имеет параметры
,
недоступные для
других
.
Двухэтапный кластерный анализ.
Для многих приложений процедура Двухэтапный
кластерный анализ окажется подходящим выбором
.
Она дает следующие уникальные
возможности
:
Автоматический выбор наилучшего числа кластеров и мер для выбора моделей
кластеров
.
Модели кластеров можно создавать одновременно на основе и категориальных
,
и
непрерывных переменных
.
Сохранение модели кластеров во внешнем
XML
файле для дальнейшего считывания
этого файла и обновления модели кластеров на основе новых данных
.
Кроме того
,
процедура Двухэтапный кластерный анализ может анализировать большие
файлы данных
.
Иерархический кластерный анализ.
Применение процедуры Иерархический кластерный
анализ огранивается небольшими файлами данных
(
сотни объектов для кластеризации
),
однако она обладает следующими уникальными возможностями
:
Способность разбивать на кластеры как наблюдения
,
так и переменные
.
Способность формировать диапазон возможных решений и сохранять принадлежность
к кластерам для каждого из этих решений
.
Наличие нескольких методов формирования кластеров
,
преобразования переменных и
измерения расстояний между кластерами
.
Процедура Иерархический кластерный анализ может анализировать интервальные
(
непрерывные
),
двоичные переменные или частоты
,
если все переменные имеют один и
тот же тип
.
Кластерный анализ методом k-средних.
Применение процедуры Кластерный анализ
методом
k-
средних ограничивается непрерывными данными и требует задания числа
классов заранее
,
но она имеет следующие уникальные возможности
:
Способность сохранять расстояния от центра кластера до каждого объекта
.
Способность считывать начальные центры кластеров из внешнего файла
IBM® SPSS®
Statistics
и сохранять в нем окончательные центры кластеров
.
Кроме того
,
процедура Кластерный анализ методом
k-
средних может анализировать
большие файлы данных
.
© Copyright IBM Corporation 1989, 2011.
179
Глава
24
Двухэтапный кластерный анализ
Процедура Двухэтапный кластерный анализ представляет собой средство разведочного
анализа для выявления естественного разбиения набора данных на группы
(
или кластеры
),
которое без ее применения трудно обнаружить
.
Алгоритм
,
используемый этой процедурой
,
имеет несколько привлекательных особенностей
,
которые отличают его от традиционных
методов кластерного анализа
:
Работа с категориальными и непрерывными переменными.
Предполагая
независимость переменных
,
можно считать
,
что категориальные и непрерывные
переменные имеют совместное мультиномиально
-
нормальное распределение
.
Автоматический выбор числа кластеров.
Сравнивая значения критерия отбора модели
для различных кластерных решений
,
процедура может автоматически определить
оптимальное число кластеров
.
Масштабируемость.
Формируя дерево свойств кластеров
(
СК
),
которое является
компактным представлением информации о наблюдениях
,
двухэтапный алгоритм
позволяет анализировать большие файлы данных
.
Пример.
Компании производства потребительских товаров и розничной торговли регулярно
применяют методы кластерного анализа к данным
,
описывающим покупательские
привычки их клиентов
,
а также их пол
,
возраст
,
уровень доходов и т
.
д
.
Эти компании
настраивают стратегии маркетинга и развития производства на каждую из групп
потребителей
,
чтобы увеличить продажи и повысить приверженность потребителей маркам
товаров
.
© Copyright IBM Corporation 1989, 2011.
180
181
Двухэтапный кластерный анализ
Рисунок 24-1
Диалоговое окно Двухэтапный кластерный анализ
Мера расстояния.
Выбор в этой группе определяет
,
как вычисляется сходство между
двумя кластерами
.
Log-правдоподобия.
Мера правдоподобия приписывает переменным вероятностное
распределение
.
Предполагается
,
что непрерывные переменные имеют нормальное
распределение
,
а категориальные переменные
-
мультиномиальное
.
Все переменные
предполагаются независимыми
.
Евклидова.
Евклидова мера является расстоянием
“
по прямой линии
”
между двумя
кластерами
.
Она может быть использована
,
только когда все переменные являются
непрерывными
.
Число кластеров.
Выбор в этой группе позволяет задать
,
как будет определяться число
классов
.
Определять автоматически.
Процедура автоматически определит
“
наилучшее
”
число классов
,
используя критерий
,
заданный в группе Критерий кластеризации
.
Дополнительно вы можете ввести положительное целое число
,
задающее максимальное
число кластеров
,
которое должна рассмотреть процедура
.
Задать.
Позволяет зафиксировать число кластеров в решении
.
Введите целое
положительное число
.