![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1218 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 ![]() |
Имеется несколько выборок образцов с измеренными в ImageJ показателями размеров и формы. Посчитана описательная статистика.
Теперь я хочу найти образец, наиболее типичный для каждой выборки по комплексу показателей и использовать его контур в качестве иллюстрации для всей выборки. Подскажите, пожалуйста, каким методом проще всего найти типичный образец и что использовать: среднее, медиану, моду? Может есть готовые рекомендации для таких задач? Спасибо! |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 231 Регистрация: 27.04.2016 Пользователь №: 28223 ![]() |
По-моему, то, что вы описали есть типичнейшая задача кластерного анализа. Зачем изобретать что-то новое, если имеются десятка три разных методов ее решения. Причем там есть группы методов, для которых ни корреляция признаков особо не важна, ни даже форма кластера в признаковом пространстве. Это, коненчо, если у вас есть выборка, в ней несколько типичных групп, но каких вы не знаете.
Если же вы знаете группы заранее, просто хотите найти "типичные" для них - то эта столь же типичная задача классификации. Правда там главный вопрос - не сам типичный элемент, а к какой группе потом относить новые, неизвестные ранее элементы. Обе задачи имеют не только стандартные решения, но и -уже - стандартные, готовые реализации. Что в R, что в Python. Просто берете и применяете. За одно можно лЁгко поэкспериментировать и с расстояниями, если очень хочется, и к количеством кластеров (если оно не известно или не очевидно, а часто так и бывает). И параметры могут быть измерены в разных шкалах - от интервальной и абсолютной до ранговой или номинальной, и в любых их комбинациях. Сообщение отредактировал passant - 23.06.2020 - 14:36 |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |