Анализ многомерных данных

Анализ многомерных
данных на базе
пакета “NovoSpark”
Автор: Никитина И. Е. – студентка ТПУ,
ИК, каф. ОСУ

Анализ многомерных данных (АМД) –
это современный подход к
моделированию многомерных
процессов и явлений, основанный на
применении математических
методов, позволяющих выделять в
больших массивах данных скрытые
переменные и анализировать связи,
существующие в изучаемой системе

Основой визуализационного подхода,
реализованного в ПО «NovoSpark
Visualizer» является линейное
преобразование значений многомерного
наблюдения A в двумерную кривую fA(t),
т.е. A ↔ fA(t), при этом гарантируется, что
близким по значениям наблюдениям A и B
будут соответствовать визуально близкие
образы-кривые fA(t) и fB(t); для сильно
различающихся по значениям наблюдений
их образы-кривые будут заметно
отличаться.
Визуальные образы точек А и В,
принадлежащих пространству Rn

Экспериментальные данные получены
посредством применения опросника
формально-динамических свойств
индивидуальности (ОФСИ) В.М.
Русалова
Сравнение исходного набора данных
Поиск аномалий по выборке
(применен сильный фильтр, данные стандартизованы)
Выделение результатов, выходящих за границы
доверительного интервала
Находим участника наблюдения с аномальными показателями
Выводы:
 Проведен анализ многомерных данных
 Произведено сравнение данных
 Обнаружены данные, выходящие за
пределы нормы, т.е. являющиеся
аномальными
 У участников наблюдения с
аномальными данными выявлены
показатели, по которым необходима
коррекция данных