Дж. С. Дэвис. Статистический анализ данных в геологии. Книга 2

Подождите немного. Документ загружается.

191

Эта мера выражает сходство между объектом с номером i и объектом с номером j, если рас-

сматривать каждый из них как вектор в m-мерном пространстве. Косинус  – косинус угла между

этими двумя векторами. Заметим, что это уравнение очень напоминает по форме коэффициент кор-

реляции (см. формулу 2.24); если переменные стандартизованы так, что их средние равны нулю и

стандартные отклонения равны единице, то две меры будут численно совпадать.

Косинус  изменяется от 1,0 для двух объектов, векторные представления которых совпада-

ют, до 0,0 для объектов, векторы которых образуют угол в 90°. Так как косинус  измеряет только

угловое сходство, то он чувствителен к относительным пропорциям переменных, а не к их абсолют-

ным величинам. Если, например, измерения были сделаны на двух брахиоподах, которые идентич-

ны по виду, но не по размеру, то мера сходства cos  между ними будет равна 1,0.

Матрицу сходства порядка nn удобнее всего строить, вычисляя cos  в два шага [33]. Сна-

чала каждый элемент строки в матрице данных делится на квадратный корень из суммы квадратов

элементов этого столбца:





(6.69)

Это приводит к стандартизации объектов, так что квадраты переменных, измеренные на каждом

объекте, в сумме дают единицу. Тогда cos  определяется по формуле





jkikij

cos



(6.70)

В матричных обозначениях, мы сначала определяем диагональную матрицу [D], порядка

nn, которая содержит суммы квадратов элементов каждой строки вдоль диагонали и нули в ос-

тальных местах.

Стандартизация осуществляется преобразованием

][][][

XDW



 (6.71)

и матрица сходства cos  имеет вид

][][][][][][][cos











 DXXDWW



(6.72)

Тот факт, что матрица [cos ] порядка nn имеет не более m собственных значений, вытека-

ет из теоремы Эккарта–Юнга. Используя ее, достаточно найти собственные векторы mm матрицы

[W]’[W], а не большей матрицы [cos ], и затем преобразовать метки R-метода в нагрузки Q-

метода и наоборот. Этот вопрос подробно рассмотрен в следующем разделе. В некоторых случаях

соотношение взаимосвязи между факторами и метками R- и Q-методов справедливо точно, но это

зависит от способа шкалирования, примененного к матрице данных [X].

В табл. 6.28 приведена матрица сходства Q-метода для данных по случайным блокам, а в

табл. 6.29 приведены собственные значения и три собственных вектора. Как и следовало ожидать,

первые несколько собственных значений учитывают почти всю изменчивость между блоками. Их

собственные векторы можно преобразовать в векторы факторных нагрузок, умножая каждую ком-

поненту вектора на соответствующее сингулярное значение (или квадратный корень из соответст-

вующего собственного значения). Это в точности та же процедура, которая используется в R-методе

факторного анализа. Факторные оси Q-метода шкалируются таким образом, чтобы их длины были

пропорциональны распределению вкладов содержащейся в них дисперсии между объектами. В табл.

6.29 также приводится перечень осей Q-метода, которые соответствуют первым трем собственным

векторам.

В Q-методе факторного анализа если требуется установить связи между объектами в выбор-

ке, то нужно нанести нагрузки, а не факторные оси.

Таблица 6.28. Значения косинусов , которые пропорциональны коэффициентам сходства между 25 блоками, приведенным в табл. 6.18 (только ниж-

няя половина симметрической матрицы имеет порядок 2525)

а b b d е f g

h i j k l m n

o p q r s t u v w x y

а 1,0000

0,8993 1,0000

0,5992 0,8554 1,0000

0,5096 0,7916 0,9920 1,0000

0,7406 0,9520 0,9658 0,9284 1,0000

0,9167 0,9959 0,8566 0,7917 0,9462 1,0000

0,9314 0,7963 0,5005 0,4152 0,6284 0,8276 1,0000

0,6782 0,9191 0,9848 0,9586 0,9951 0,9134 0,5708

1,0000

0,9458 0,9817 0,7881 0,7129 0,9021 0,9834 0,8130 0,8577 1,0000

0,9137 0,9732 0,7591 0,6909 0,8790 0,9664 0,8628 0,8369 0,9472 1,0000

0,9113 0,9935 0,8138 0,7477 0,9225 0,9877 0.8326 0,8850 0,9705 0,9929

1,0000

0,6457 0,8963 0,9939 0,9766 0,9851 0,8927 0,5517 0,9965 0,8265 0,8154

0,8628 1,0000

0,7873 0,9585 0,9529 0,9156 0,9830 0,9623 0,7258 0,9761 0,9042 0,9123

0,9423 0,9736 1,0000

0,8868 0,9683 0,8183 0,7586 0,9074 0,9714 0,8724 0,8768 0,9259 0,9837

0,9824 0,8648 0,9531 1,0000

0,7909 0,8171 0,7825 0,7385 0,7981 0,8579 0,8659 0,7860 0,7813 0,8098

0,8174 0,7943 0,8834 0,8924 1,0000

0,8777 0,9887 0,8982 0,8392 0,9703 0,9924 0,7652 0,9449 0,9759 0,9332

0,9673 0,9251 0,9703 0,9442 0,8411 1,0000

0,8766 0,9904 0,8826 0,8207 0,9664 0,9889 0,7448 0,9377 0,9820 0,9342

0,9687 0,9133 0,9561 0,9332 0,8003 0,9971 1,0000

0,7393 0,9545 0,9603 0,9252 0,9960 0,9464 0,6462 0,9914 0,8934 0,8979

0,9335 0,9844 0,9888 0,9270 0,8081 0,9626 0,9573 1,0000

0,9589 0,9828 0,7937 0,7193 0,9006 0,9915 0,8652 0,8579 0,9930 0,9598

0,9772 0,8319 0,9220 0,9538 0,8452 0,9772 0,9753 0,8972 1,0000

0,8154 0,9758 0,8962 0,8495 0,9636 0,9685 0,7599 0,9456 0,9174 0,9624

0,9764 0,9359 0,9819 0,9801 0,8432 0,9602 0,9542 0,9794 0,9317 1,0000

0,9460 0,9882 0,7900 0,7156 0,9061 0,9880 0,8244 0,8620 0,9984 0,9630

0,9819 0,8321 0,9129 0,9424 0,7893 0,9761 0,9816 0,9023 0,9943 0,9328 1,0000

0,6095 0,8833 0,9833 0,9702 0,9759 0,8729 0,5244 0,9896 0,7987 0,8138

0,8561 0,9948 0,9639 0,8609 0,7651 0,9016 0,8917 0,9823 0,8041 0,9386 0,8091

1,0000

0,5899 0,8396 0,9961 0,9943 0,9494 0,8438 0,5096 0,9715 0,7671 0,7526

0,8026 0,9869 0,9498 0,8182 0,8007 0,8812 0,8609 0,9487 0,7799 0,8906 0,7711 0,9776 1,0000

0,7359 0,9503 0,9395 0,9059 0,9802 0,9394 0,6682 0,9747 0,8774 0,9166

0,9410 0,9704 0,9850 0,9446 0,8128 0,9450 0,9385 0,9939 0,8874 0,9900 0,8921 0,9769 0,9332 1,0000

y 0,5749 0,8571 0,9925 0,9857 0,9676 0,8495 0,4835 0,9869 0,7739 0,7739

0,8227 0,9954 0,9520 0,8280 0,7547 0,8861 0,8740 0,9698 0,7784 0,9127 0,7814 0,9968 0,9877 0,9584 1,0000

Таблица 6.29. Собственные значения, первые три собственных вектора и

векторы факторных нагрузок матрицы косинусов  табл. 6.28. Собствен-

ные значения от VIII до XXV тождественно равны нулю

Вектор

Собственное

значение

Вклад в общую

дисперсию, %

Сумма вкладов в

общую дисперсию,

22,2999 89,20 89,20

1,9907

7,96

97,16

III

0,4546

1,82

98,98

0,2192

0,88

99,86

0,0324

0,13

99,99

0,0029

0,01

100,00

VII

0,0004 0,00 100,00

Блок

Собственный вектор Фактор

I II III I II III

0,1780

–0,3709

–0,0414

0,8407

–0,5234

–0,0414

0,2085

–

0,0969

–

0,1593

0,9845

–

0,1368

–

0,1593

0,1961

0,2574

0,0625

0,9261

0,3632

0,0625

0,1859

0,3260

0,1047

0,8780

0,4600

0,1047

0,2079

0,1155

–

0,1101

0,9816

0,1629

–

0,1101

0,2087

–

0,1123

–

0,0613

0,9858

–

0,1585

–

0,0613

0,1606

–

,4137

0,4273

0,7586

–

0,5836

0,4273

0,2042

0,1804

–

0,0635

0,9644

0,2545

–

0,0635

0,2004

–

0,1783

0,2520

0,9462

–

0,2516

–

0,2520

0,1997

–

0,1894

–

0,0658

0,9431

–

0,2672

–

0,0658

0,2055

–

0,1417

–

0,1168

0,9706

–

0,1999

–

0,1168

0,2020

0,2126

0,0179

0,9

537

0,2999

0,0179

0,2103

0,0604

0,1123

0,9933

0,0852

0,1123,

0,2045

0,1301

0,1498

0,9658

–

0,1835

0,1498

0,1833

–

0,0913

0,7009

0,8655

–

0,1288

0,7009

0,2095

–

0,0459

–

0,1089

0,9893

–

0,0648

–

0,1089

0,2078

–

0,0535

–

0,2168

0,9814

–

0,0755

–

0,2168

0,2085

0,1095

–

0,0637

0,9847

0,1545

–

0,0637

0,2026

–

0,1917

–

0,0826

0,9566

–

0,2705

–

0,0826

0,2090

–

0,006

0,0094

0,9870

–

0,0097

0,0094

0,2018

–

0,1792

–

0,2294

0,9531

–

0,2528

–

0,2294.

0,1993

0,2327

0,0011

0,9411

0,3283

0,0011

0,1943

0,2603

0,1567

0,9176

0.3673

0,1567

0,2073

0,0925

–

0,0103

0,9791

0,1305

–

0,0103

0,1957

0,2697

0,0197

0,9243

0,3805

0,0197

На рис. 6.39 представлены первые две Q-факторные оси; блоки изображены в позициях,

представляющих их нагрузки на факторы. Дуга на диаграмме – есть часть окружности, соответст-

вующей области, равной 1,00; если некоторый объект попадает на окружность, то два фактора учи-

тывают всю их изменчивость. Блоки, расположенные внутри окружности, характеризуются измен-

чивостью, которая не представляется двумя факторами.

На рис. 6.40 представлены вторая и третья Q-факторные оси. Эти и представленные на рис.

6.39 факторы вместе описывают 99% общей изменчивости блоков, которая в точности такова, как

мы ожидали, зная заранее, какие блоки использовались. Хотя на рис. 6.39 представлена общая про-

грессия больших блоков к меньшим, различие в форме не так важно, как в R-методе факторного

Дж. С. Дэвис. Статистический анализ данных в геологии. Книга 2

194

анализа (см. рис. 6.38). Можно заметить, что второй и третий факторы, представленные на рис. 6.40,

дают распределение нагрузок, которые важнее для целей классификации, чем первый фактор, хотя

первый собственный вектор по порядку величины больше, чем второй.

В R-методе факторного анализа данные центрируются относительно нуля вычитанием сред-

них из каждого наблюдения до выделения факторов. Это не делается в Q-методе факторного анали-

за, поэтому первый Q-фактор есть просто вектор, выходящий из начала координат и кончающийся в

центроиде заданного множества объектов. Действительно, этот первый фактор выражает «размер»

или комбинированную величину переменных, измеренных на каждом объекте. Типично, что все на-

грузки на первый фактор имеют положительный знак и при-

мерно равные величины. Так как первый фактор дает очень ма-

ло информации о структуре данных, то он обычно характеризу-

ется как «фактор рождения» и отбрасывается. Второй и третий

факторы (см. рис. 6.40) считаются более важными.

Для иллюстрации рассмотрим геологический пример,

взятый из петрологии изверженных пород. В табл. 6.30 пред-

ставлены данные по главным химическим составляющим 20

образцов, взятых из сложного и отчетливо дифференцированно-

го массива изверженных пород. С помощью Q-анализа мы рас-

считываем поместить каждый образец на его настоящее место в

ряду дифференцированной серии. Порядок следования наблю-

дений в пределах последовательности можно изобразить графи-

чески как нагрузки на пары факторов. Так как наши наблюде-

ния были приведены к стандартному виду, то они изображаются

векторами единичной длины, и потому их концы лежат на еди-

ничной окружности. Углы между различными радиусами мож-

но рассматривать как меры сходства между наблюдениями, что

следует из формулы (6.68). Матрица сходства, т.е. матрица [cos

], приведена в табл. 6.31, а факторная матрица дана в табл.

6.32. Сохранены два фактора, и к ним применяется вращение:

факторные нагрузки после вращения приведены в табл. 6.33.

Графически эти нагрузки представлены на рис. 6.41. Отметим,

что наблюдения располагаются в определенной последователь-

ности, начиная с наблюдений, классифицированных как гипер-

стеновое габбро, и кончая кварцевыми сиенитами. В табл. 6.33

приведены также факторные значения исходных переменных

(химических составляющих) на два фактора. Ясно, что интер-

претация обоих факторов, характеризуемых большим весом и

потому относительной избыточностью кремния и алюминия,

соответствует традиционным представлениям о последователь-

ности дифференциации изверженных пород.

Рис. 6.39. Графическое представление факторных нагрузок Q-

метода на первые две факторные оси для данных по блокам, вы-

численных по матрице сходства cos  (см. табл. 6.28). Заметим, что

вертикальная ось смещена относительно начала координат. Дуга ок-

ружности представляет общность, равную 1,00

Сделаем несколько заключительных замечаний относительно Q-метода факторного анализа.

Его главная цель по существу – идентифицировать крайние члены – настоящие или гипотетические

объекты, имеющие экстремальные свойства. Промежуточные объекты часто можно рассматривать

как смеси двух крайних членов, как это сделано для изверженных пород, представленных на рис.

6.41, которые можно интерпретировать как члены последовательности градаций между сиалически-

ми и фемическими породами. Q-метод факторного анализа также используется для классификации,

объективно дающей в сущности тот же результат, что и кластерный анализ, да еще с большими за-

тратами машинного времени. Если цель анализа–поиск групп или кластеров в совокупности проб, то

Дж. С. Дэвис. Статистический анализ данных в геологии. Книга 2

195

как кластерный анализ, так и R-метод факторного анализа дают более эффективные средства для

этого. Если значимые факторы можно определить с помощью R-метода, то диаграмма рассеяния

факторных меток или кластерных диаграмм обычно дает представление о соотношениях между

пробами. В качестве примера на рис. 6.42 изображена дендрограмма, построенная на основании

корреляционной матрицы для данных по изверженным породам, приведенным в табл. 6.30, методом

усреднения взвешенных пар. Относительное расположение наблюдений почти в точности совпадает

с расположением, полученным Q-методом.

Рис. 6.40. Графическое пред-

ставление факторных на-

грузок Q-метода на фактор-

ные оси II и III для данных

по блокам, вычисленных по

матрице сходства cos  (см.

табл. 6.28)

Рис. 6.41. Графическое изображение фактор-

ных нагрузок в Q-методе для 20 проб извер-

женных пород (см. рис. 6.42)

Дж. С. Дэвис. Статистический анализ данных в геологии. Книга 2

196

Таблица 6.30.Содержания основных породообразующих оксидов в 20 пробах изверженных пород

Название породы

Номер

пробы

SiO

FeO MgO

CaO

Сиениты 1 61,7

15,1

2,0

2,3

3,7

4,6

4,4

4,5

Сиениты

58,3

17,9

3,2

1,7

1,5

3,7

5,9

5,3

Сиениты

51,2

17,6

3,5

4,3

3,2

4,5

5,7

4,4

Монцониты

54,4

14,3

3,3

4,1

6,1

7,7

3,4

4,2

Диориты

58,0

15,7

0,7

2,8

5,0

10,9

3,0

3,2

Дио

риты

46,9

15,9

2,9

10,0

7,0

9,6

2,7

0,7

Диориты

58,0

17,3

2,2

3,8

2,2

4,3

4,1

Кварцевые диориты 8 55,5

16,5

1,7

4,6

6,7

3,2

2,5

Габбро

55,4

15,3

2,7

5,5

5,8

9,9

2,9

1,5

Габбро

55,9

13,5

2,7

5,9

6,5

8,9

2,4

1,7

Нориты

47,2

14,5

1,6

13,8

5,2

8,1

3,1

1,2

Нориты

48,2

18,3

1,3

6,1

10,8

9,4

1,3

0,7

Гиперстеновое габбро 13 44,8

18,8

2,2

4,7

11,3

14,6

0,9

0,1

Гиперстеновое габбро 14 47,0

14,1

0,8

15,0

16,0

2,3

0,4

1,7

Сиениты

59,8

17,3

3,6

1,6

1,2

3,8

5,0

5,1

Кварцевые сиениты 16 66,2

16,2

2,0

0,2

0,8

1,3

6,5

5,8

Измененные сиениты*

17 50,0

9,9

3,5

5,0

11,9

8,3

2,4

5,0

Монцониты

57,4

18,5

3,7

2,1

1,7

6,8

4 3

3,7

Монцониты

59,8

15,8

3,8

3,3

2,2

3,9

3/J

4,4

Диабазы 20 52,2

18,2

3,3

4,4

4,7

6,5

4,6

1,9

* Содержат вторичные минералы, включая диопсид.

Таблица 6.32. Первые пять факторов, найденных по матрице cos , приведенной в табл. 6.31

Номер пробы

I II III IV V Общность

1 0,9948

–0,0910

0,0242

0,0324

0,0069

0,9996

0,9918

–

0,1223

0,0081

–

0,0177

–

0,0268

0,9997

0,9958

–

0,0587

0,0085

–

0,0457

–

0,0344

0,9983

0,9989

–

0,0126

–

0,0070

0,0357

0,0178

0,9997

0,9963

–

0,0191

–

0,0596

0,0297

0,0353

0,9986

0,9904

0,1188

–

0,0133

–

0,0594

0,0309

0,9997

0,9959

–

0,0838

0,0191

–

0,0235

–

0,0086

0,9998

0,9996

0,0010

–

0,0017

0,01

–

0,0132

0,9996

0,9983

0,0204

–

0,0336

0,0055

0,0391

0,9997

0,9978

0,0223

–

0,0049

0,0291

0,0498

0,9994

0,9833

0,1202

0,0550

–

0,0988

0,0746

0,9997

0,9890

0,1259

–

0,0512

0,0008

–

0,0538

0,9995

0,9721

0,1719

–

0,1552

0,0066

–

0,0365

0,9999

0,9561

0,2323

0,1691

0,0146

–

0,0527

0,9997

0,9918

–

0,1257

0,0102

–

0,0084

–

0,0137

0,9998

0,9844

–

0,1665

0,0458

0,0203

–

0,0113

0,9994

0,9866

0,0783

0,0214

0,1316

0,0259

0,9980

0,9950

–

0,0870

–

0,0367

–

0,0275

–

0,0089

0,9998

0,9945

–

0,0946

0,0296

0,0035

0,0066

0,9989

20 0,9981

–0,0161

–0,0236

–0,0395

–0,0295

0,9995

Вклад в дисперсию (%)

98,124

1,148

0,349

0,204

0,116

Кумулятивный вклад в дисперсию (%)

98,124

99,272

99,621

99,825

99,942

Таблица 6.31. Значения cos  для 20 проб изверженных пород

Номер

пробы

Номер пробы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1,000

0,997

1,000

0,994

0,997

1,000

0,996

0,991

0,994

1,000

0,993

0,988

0,989

0,997

1,000

0,972

0,968

0,981

0,987

0,984

1,000

0,998

0,999

0,998

0,995

0,992

0,977

1,000

0,995

0,991

0,995

0,998

0,996

0,989

0,995

1,000

0,991

0,986

0,990

0,998

0,992

0,991

0,998

1,000

0,992

0,985

0,988

0,996

0,991

0,997

0,999

1,000

0,966

0,961

0,975

0,978

0,974

0,996

0,972

0,981

0,984

1,000

0,971

0,966

0,978

0,985

0,993

0,974

0,990

0,988

0,981

1,000

0,948

0,943

0,958

0,970

0,973

0,984

0,951

0,973

0,978

0,973

0,965

0,993

1,000

0,934

0,922

0,940

0,950

0,937

0,970

0,936

0,957

0,952

0,956

0,972

0,969

0,945

1,000

0,998

1,000

0,996

0,992

0,989

0,967

0,999

0,991

0,987

0,986

0,960

0,965

0,941

0,921

1,000

0,997

0,989

0,985

0,982

0,953

0,995

0,985

0,978

0,948

0,951

0,922

0,911

0,997

1,000

0,979

0,967

0,973

0,990

0,984

0,980

0,973

0,987

0,990

0,970

0,982

0,969

0,965

0,968

0,961

1,000

0,996

0,998

0,997

0,994

0,977

0,998

0,994

0,992

0,990

0,968

0,975

0,958

0,925

0,998

0,992

,971

1,000

0,999

0,998

0,995

0,991

0,973

0,999

0,994

0,992

0,990

0,968

0,970

0,946

0,934

0,999

0,996

0,975

0,997

1,000

0,992 0,993 0,998 0,996 0,993 0,989 0,996 0,998 0,996 0,993 0,980 0,988 0,972 0,947 0,992 0,984 0,977 0,997 0,993 1,000

Таблица 6.33. Факторные нагрузки после вращения и факторные

значения, вычисленные по методу варимакс

Номер пробы I II Общность

1 0,7851 0,6177 0,9980

0,8044

0,5929

0,9986

0,7636

0,6418

0,9950

0,7342

0,6774

0,9980

0,7368

0,6709

0,9929

6377

0,7671

0,9950

0,7809

0,6236

0,9988

0,7254

0,6878

0,9993

0,7111

0,7009

0,9970

0,7094

0,7020

0,9960

0,6316

0,7632

0,9814

0,6319

0,7712

0,9940

0,5879

0,7930

0,9745

0,5348

0,8259

0,9681

0,8068

0,5904

0,9995

0,8295

0,55

0,996b

0,6628

0,7350

0,9796

0,7825

0,6207

0,9976

0,7873

0,6148

0,9979

20 0,7360 0,6744 0,9965

Вклад в дисперсию (%)

52,311 46,962

Кумулятивный вклад в дисперсию (%)

52,311 99,272

Матрица факторных значений, найденная по методу варимакс

Переменная

Фактор

I II

70,2648 5,6766

14,5830

8,1431

4,5006

–

1,0267

–

16,2185

24,5371

–

19,4934

28,8944

–

6,5178

16,8625

11,4400

–

6,9660

11,1204

–

7,2130

Дж. С. Дэвис. Статистический анализ данных в геологии. Книга 2

199

Рис. 6.42. Анализ групп для

данных химического состава

изверженных пород. Этот ана-

лиз дает в сущности тот же ре-

зультат, что и Q-метод фактор-

ного анализа

АНАЛИЗ ГЛАВНЫХ КООРДИНАТ

Анализ главных координат – это широко распространенный Q-метод факторного анализа.

Этот метод в основном применяется в количественной биологии и палеонтологии, хотя он исполь-

зуется также в петрологии. Метод главных координат популяризовался Говером [20] и подробно

рассматривался другими авторами [56, 32]. Объективно с его помощью решают ту же задачу, что и

Q-метод факторного анализа, т.е. определяют, является ли множество многомерных наблюдений

выборкой из одной и той же совокупности или оно есть смесь представителей нескольких различ-

ных совокупностей.

В главных координатах первый шаг состоит в вычислении матрицы сходства порядка nn

или матрицы расстояний между п объектами множества данных. Можно использовать любое рас-

стояние, например, евклидово







jkikij

xxD

)( (6.73)

Весьма широко используется также расстояние Говера





















jkik

размах

(6.74)

Для вычисления расстояния Говера между i-м и j-м объектами необходимо вычислить абсолютное

значение разности между ними для переменной с номером k и разделить на размах переменной k.

Это дает некоторое число из интервала 0,0–1,0, причем близости объектов соответствует малое зна-

чение коэффициента сходства, а близким к единице числам – максимальное расхождение объектов.

Для того чтобы получить меру сходства, ведущую себя по аналогии с коэффициентом корреляции,

эта величина вычитается из 1,0. Вычисление повторяется для всех m переменных k, измеренных на

объектах i и j, затем результаты суммируются и делятся на число переменных m, что в заключение

приводит к величине G

При вычислении расстояния Говера не делается никаких допущений относительно природы

данных; наблюдения могут быть номинальными или порядковыми, или более высокого ранга. Дей-

ствительно, матрица данных может состоять из смеси чисел различного типа, таких как числа пла-

Дж. С. Дэвис. Статистический анализ данных в геологии. Книга 2

200

стинок в чашечках криноидей, длин их щупалец и отношений высот чашечек к их диаметрам. Меры

сходства для всех возможных пар объектов представляются в виде матрицы ассоциаций [А] порядка

nn-Эта матрица будет симметричной и будет иметь единичные значения на диагонали и числа,

принадлежащие интервалу от нуля до единицы, в остальных местах.

Данные каждой строки матрицы [A] суммируются, полученная сумма делится на п; эта про-

цедура дает среднее значение по строке. Данные каждого столбца матрицы [A] также суммируются

и сумма делится на n, что дает среднее значение по столбцу. Обозначим эти средние соответственно

через

j

a , и



. Находится также общее среднее как строк, так и столбцов и обозначается



a . В

результате этого элементы а

преобразуются, получается новая матрица [Q], элементы которой на-

ходятся по формуле

)(

jkjk

aaaaq



 (6.75)

Рассмотрим n объектов, расположенных в m-мерном пространстве, определенном этими пе-

ременными. Преобразование (6.75) приводит к переносу начала координат m-мерного пространства

в центроид множества точек. Эта операция приводит к замыканию множества данных, так как все

строки и столбцы имеют теперь суммы элементов, равные нулю, поэтому одно из собственных зна-

чений матрицы [Q] обязано быть нулем. Это приводит к возрастанию относительной величины пер-

вых нескольких собственных значений.

Далее, находятся собственные значения и собственные векторы матрицы [Q]; это и есть

главные координаты множества данных. Относительная важность каждой координаты может быть

оценена простым вычислением процентного вклада каждого собственного значения в след матрицы

[Q]. Обычно только первые несколько координат представляют интерес, так как нередко они учи-

тывают большую часть различий между наблюдениями. В заключение индивидуальные нагрузки на

главные координаты наносятся на график; это делается попарным изображением множества n соб-

ственных векторов, каждый из которых соответствует некоторому объекту.

Для иллюстрации анализа главных координат воспользуемся данными по искусственным

блокам. Этот пример позволит нам сравнить результаты, полученные разными методами. В табл.

6.34 представлены коэффициенты сходства между индивидуальными блоками (матрица порядка

2525), вычисленные с помощью расстояния Говера. В части, расположенной выше значений 1,000,

представлены расстояния Говера, определенные для элементов матрицы [А] по формуле (6.74); в

части, расположенной ниже этих значений, – меры сходства после указанного преобразования, со-

стоящего в вычитании из каждого элемента среднего по строке и столбцу и последующего добавле-

ния общего среднего, как это указано в уравнении (6.75). Для этой матрицы [Q] находятся собст-

венные векторы и собственные значения.

Таблица 6.35. Собственные значения, ассоциированные с первыми семью

координатами, извлеченными из данных по блокам; графа 1 – последова-

тельность собственных значении, графа 2 – процент от общей изменчиво-

сти, учитываемой для каждого собственного значения, графа 3 – кумуля-

тивная изменчивость (%)

Координаты 1 2 3

13,3598 53,5758 53,5758

6,9122

27,7197

81,2954

III

4,2627

17,0943

98,3897

0,3291

1,3200

99,7097

0,0682

0,2735

99,9832

0,0042

0,0168

100,0000

VII

0,0000 0,0000 100,0000