Internal Relations and Latent Structure in Metalurgic Data with the Use of the Multivariate Statistical Analysis

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25310%2F07%3A00006498" target="_blank" >RIV/00216275:25310/07:00006498 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Vnitřní vazby a skrytá struktura v hutnických datech vícerozměrnou statistickou analýzou

Original language description

Vícerozměrná statistická analýza je založena na latentních proměnných, které jsou lineární kombinací původních proměnných. Zdrojová matice dat obsahuje proměnné v m sloupcích a objekty v n řádcích. Data jsou před zpracováním škálována. Cílem je nalézt shluk jako množinu podobných objektů s podobnými proměnnými. Podobnost objektů posuzujeme na základě vzdálenosti (míry) objektů v m-rozměrném prostoru: čím je vzdálenost shluků či objektů větší, tím menší je jejich podobnost. K rychlému posouzení podobnosti slouží grafy exploratorní analýzy vícerozměrných dat: profily, polygony, sluníčka a hvězdičky. Strukturu a vazby mezi proměnnými vystihují metody snížení dimensionality, metoda hlavních komponent (PCA). Důležitou pomůckou je rozptylový diagram, který zobrazuje objekty, rozptýlené v rovině prvních dvou hlavních komponent. Graf komponentních vah porovnává vzdálenosti mezi proměnnými xi a xj, kde krátká vzdálenost značí silnou korelaci. Dvojný graf pak kombinuje oba předchozí grafy. Objek

Czech name

Vnitřní vazby a skrytá struktura v hutnických datech vícerozměrnou statistickou analýzou

Czech description

Vícerozměrná statistická analýza je založena na latentních proměnných, které jsou lineární kombinací původních proměnných. Zdrojová matice dat obsahuje proměnné v m sloupcích a objekty v n řádcích. Data jsou před zpracováním škálována. Cílem je nalézt shluk jako množinu podobných objektů s podobnými proměnnými. Podobnost objektů posuzujeme na základě vzdálenosti (míry) objektů v m-rozměrném prostoru: čím je vzdálenost shluků či objektů větší, tím menší je jejich podobnost. K rychlému posouzení podobnosti slouží grafy exploratorní analýzy vícerozměrných dat: profily, polygony, sluníčka a hvězdičky. Strukturu a vazby mezi proměnnými vystihují metody snížení dimensionality, metoda hlavních komponent (PCA). Důležitou pomůckou je rozptylový diagram, který zobrazuje objekty, rozptýlené v rovině prvních dvou hlavních komponent. Graf komponentních vah porovnává vzdálenosti mezi proměnnými xi a xj, kde krátká vzdálenost značí silnou korelaci. Dvojný graf pak kombinuje oba předchozí grafy. Objek

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

CB - Analytical chemistry, separation

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2007

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Sborník konference 27. Hutní a průmyslová analytika 2007

ISBN

978-80-86380-38-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

19

Pages from-to

107-125

Publisher name

2 THETA - Ing. Václav Helán

Place of publication

Český Těšín

Event location

—

Event date

—

Type of event by nationality

—

UT code for WoS article

—