Содержание
- 2. B C А Индексы сходства
- 5. Кластерный анализ
- 9. ИНДЕКСЫ СХОДСТВА ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ
- 10. АНАЛИЗ СХОДСТВА
- 12. СПОСОБЫ ОБЪЕДИНЕНИЯ ГРУПП ОБЪЕКТОВ
- 13. МЕТОД БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА
- 14. МЕТОД ДАЛЬНЕГО СОСЕДА
- 15. Внимание! Далее будет по-настоящему многомерная статистика
- 16. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS, PCA)
- 18. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
- 19. Данные без структуры Данные со скрытой структурой МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
- 20. МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) ВТОРАЯ ОСЬ - НАПРАВЛЕНИЕ НАИБОЛЬШЕГО РАЗБРОСА ТОЧЕК, ПЕРПЕНДИКУЛЯР-НОЕ ПЕРВОЙ
- 21. ПРИМЕР: ОРДИНАЦИЯ СТАНЦИЙ ПО ФАКТОРАМ СРЕДЫ
- 25. РАСПОЛАГАЕТ ОБЪЕКТЫ ТАК, ЧТОБЫ РАССТОЯНИЯ МЕЖДУ НИМИ СООТВЕТСТВОВАЛИ ВЕЛИЧИНАМ НЕСХОДСТВА ЗАДАЧИ: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ О СХОДСТВЕ УМЕНЬШЕНИЕ
- 26. ПРИМЕР МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ: ОРДИНАЦИЯ СТАНЦИЙ ПО ОБИЛИЮ ВИДОВ
- 27. ОРДИНАЦИЯ СТАНЦИЙ ПО ОБИЛИЮ ВИДОВ (МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ)
- 29. ВИДОВОЕ БОГАТСТВО: КАК ЕГО ОЦЕНИТЬ? КАКАЯ ГРУППА БОГАЧЕ ВИДАМИ: ИНФУЗОРИИ ИЛИ ПОЗВОНОЧНЫЕ?
- 30. ВИДОВОЕ БОГАТСТВО ЗАВИСИТ ОТ МАСШТАБА ЕГО НУЖНО НОРМИРОВАТЬ. КАК? НА ПЛОЩАДЬ (НА м2 ? НА ГЕКТАР?)
- 31. НАКОПЛЕНИЕ ВИДОВ («КРИВАЯ СБОРЩИКА») ВИДОВОЕ БОГАТСТВО ЧИСЛО ВИДОВ: на пробу: Ssample на n особей: ES(n)
- 32. СРАВНЕНИЕ КРИВЫХ НАКОПЛЕНИЯ ВИДОВ РАСЧЕТ ПО СТЕПЕННОЙ АППРОКСИМАЦИИ: S = a Nb log S = log
- 34. Скачать презентацию