СПОСОБ КЛАССИФИКАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ

1. Способ классификации многомерных наблюдений, включающий измерение параметров объектов или процессов, построение на их основе матрицы первичных многомерных наблюдений и классификацию первичных многомерных наблюдений, отличающийся тем, что классификацию первичных многомерных наблюдений матрицы проводят сравнением одного или нескольких наблюдений, используя параметры по средним значениям, дисперсиям распределений и коэффициентам корреляции, в качестве результата классификации используют оценки коэффициента принадлежности наблюдений по формулам:
ij
где x - значение признака i (1, 2,…,M), для наблюдения j (1, 2,…,N);
i
i
µ и σ - среднее значение и стандарт признака i в однородном классе наблюдений;
sk
рh
r и r - коэффициенты корреляции между признаками s и k и наблюдениями р и h;
К - коэффициент эквивалентности по признакам;
i
К - коэффициент эквивалентности по наблюдениям;
f - число степеней свободы;
2
G - преобразование χ в нормальное распределение с параметрами (0, 1);
затем сравнивают полученное значение критерия принадлежности с известным заданным критическим значением, при значении критерия принадлежности меньше критического значения полученное наблюдение относят к первому однородному классу, при значении критерия принадлежности больше или равного критическому вычисляют повторно критерий принадлежности к другим однородным классам; если критерий принадлежности больше или равен критическому значению для всех однородных классов, то такие наблюдения относят к аномальным, из которых формируют новые однородные классы.
0,005
0,01
0,025
0,05
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве критических используют значения Gq для различных уровней значимости q - уровень потерь: G=2,58 при уровне потерь 0,5%, G=2,33 при уровне потерь 1%, G=1,96 при уровне потерь 2,5%, G=1,64 при уровне потерь 5%.