Войти на сайт

или
Регистрация

Навигация


2    Описание программной реализации

Программа для реализации метода главных компонент была написана на языке Turbo Pascal 7.0. Все вычисления выполнены в последовательности, представленной на рисунке 1.1. Обозначения программных переменных и массивов по возможности соответствуют изложенным выше. Программа является в достаточной степени универсальной, т.к. приспособлена для обработки массивов данных любой размерности (их размер ограничен только объемом доступной памяти). Однако в программе не предусмотрен ввод данных с клавиатуры. Размерность массивов задана константами, а массив исходных данных инициализируется также в теле программы. При необходимости ввода других данных можно легко скорректировать исходный текст программы.

Отдельной процедурой в программе описан вывод на экран матрицы m*m. В программе часто приходится проделывать эту операцию, поэтому она оформлена как процедура out.

Первой процедурой является центрирование и нормирование исходных данных. Оно выполняется в соответствии с описанными выше формулами.

Далее запрограммировано нахождение коэффициентов характеристического уравнения для корреляционной матрицы R. Оно производится в соответствии с рекуррентными соотношениями Фаддеева, т.е по следу матриц, производных из R, по формулам:

Ai-1=ABi-2; Pi-1=1/(m-1)trAi-1; Bi-1=Ai-1-Pi-1E; i=1,2..m. (2.1)

После вычисления рекуррентных соотношений находится характеристический полином:

Pm(λ)= λm - P1 λm-1 - P2 λm-2 -…- Pm. (2.2)

Известно, что при m > 4 (2.2) не имеет общего решения. Однако мы знаем, что это уравнение имеет все вещественные корни, и что их число равно m. Для их нахождения используется итерационный метод Ньютона, поскольку исследуемая функция – полином и нет затруднений в вычислении ее производной. Итерационная формула Ньютона для i-й точки имеет вид:

 ,  (2.3)

где j – номер итерации.

Далее в соответствии с (1.1) находим собственные векторы матрицы R. Для решения систем уравнений применялся метод Гаусса. Однако предварительно необходимо было исключить одно неизвестное. Для этого переменным umj были присвоены единичные значения, последний столбец перенесен в правую часть с обратным знаком, а последнее уравнение исключено из рассмотрения.

После получения матрицы собственных векторов U было проведено ее нормирование, в результате чего была получена матрица нормированных собственных векторов V.

Затем вычисляется матрица факторного отбражения A в соответствии с правилами умножения матриц.

Далее находится матрица, обратная к A, методом m-кратного пересчета элементов [3,с.358] по рекуррентным формулам:

 

где k – номер итерации, k=1..m. На заключительном этапе A-1 = -A(k).

После нахождения матрицы, обратной A, находим матрицу F – матрицу факторного отображения и выводим ее на экран в транспонированном виде в соответствии с (1.2). На этом расчеты по методу главных компонент завершены.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной курсовой работе была построена математическая модель и программная реализация метода главных компонент. Следует отметить, что в работе не была рассмотрена методика отсева несущественных факторов, и поэтому результирующая модель, выдаваемая программой на экран, содержит число компонент, равное числу исходных элементарных признаков m. К достоинствам разработанной программы можно отнести то, что она может работать с массивами исходных данных достаточно большой размерности.

ЛИТЕРАТУРА

1   Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шебер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. Пособие для вузов/Под ред. проф. Тамашевича. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. –598с.

2   А. Епанешников, В. Епанешников. Программирование в среде Turbo Pascal 7.0. –3-е изд., стер. –М.: “ДИАЛОГ-МИФИ”, 1997. –288с.

3   Жуков Л.А., Стратан И.П. Установившиеся режимы сложных электрических сетей и систем: Методы расчетов. –М.: Энергия, 1979. – 416 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Текст программы метода главных компонент

Program gl_komp;

const

m=3;{число признаков}

n=4;{число объектов}

type

matrix=array[1..m,1..m]of real;

var

x,z:array[1..n,1..m]of real;

f:array[1..m,1..n]of real;

a_,b_,_a_,_b_:matrix;{для алгоритма Фаддеева}

c:array[1..m-1,1..m-1]of real;

d:array[1..m-1]of real;

l,r,u,a,a_1,v:matrix;

p:array[0..m]of real;

i,j,k,q:integer;

s,x_,b,_b,w:real;

{-------процедура вывода на экран матрицы m*m----------}

procedure out(t:matrix);

var

i1,j1:integer;

begin

for i1:=1 to m do

begin

for j1:=1 to m do

write(' ',t[i1,j1]:3:3,' ');

writeln

end

end;

{===================================================================}

Begin

writeln('ПРОГРАММА РАСЧЕТА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ ПО ЗАДАННОМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЮ');

writeln;

x[1,1]:=2;x[1,2]:=1.3;x[1,3]:=0.55;x[2,1]:=4;x[2,2]:=1.42;x[2,3]:=5.1

x[3,1]:=1.1;x[3,2]:=5.3;x[3,3]:=0.55;x[4,1]:=2.14;x[4,2]:=5.12;x[4,3]:=1.9;

{------стандартизуем значения признаков-----------}

for j:=1 to m do

begin

{----находим среднее и сигму-----}

s:=0;x_:=0;

for i:=1 to n do

s:=s+x[i,j];

x_:=s/n;s:=0;

for i:=1 to n do

s:=s+(x[i,j]-x_)*(x[i,j]-x_);

s:=sqrt(s/n);

{------нормируем-------}

for i:=1 to n do

z[i,j]:=(x[i,j]-x_)/s

end;

{---------находим матрицу парных корреляций R=(1/n)*Z'*Z----------}

for j:=1 to m do

for i:=1 to m do

begin

s:=0;

for k:=1 to n do

s:=s+z[k,j]*z[k,i];

r[j,i]:=s/n

end;

{-------------выводим матрицу R------------}

writeln('Матрица парных корреляций R:');

out(r);

{-------=====находим собственные числа матрицы R======----------}

{-----приравниваем R и _a_-------}

for i:=1 to m do

for j:= 1 to m do

_a_[i,j]:=r[i,j];

p[1]:=3;{т.к на главной диагонали единицы}

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

if i<>j

then

_b_[i,j]:=_a_[i,j]

else

_b_[i,j]:=-2;

for q:=2 to m do

{----вычисляем p[q] и определитель-----}

begin

{----вычисляем A[q]----}

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

begin

s:=0;

for k:= 1 to m do

s:=s+r[i,k]*_b_[k,j];

a_[i,j]:=s

end;

{------вычисляем p[q]-------}

s:=0;

for i:=1 to m do

s:=s+a_[i,i];

p[q]:=s/q;

{----вычисляем B[q]-----}

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

if i<>j

then

b_[i,j]:=a_[i,j]

else

b_[i,j]:=a_[i,j]-p[q];

{----присваиваем предыдущим переменным значения текущих-----}

for i:= 1 to m do

for j:=1 to m do

begin

_a_[i,j]:=a_[i,j];

_b_[i,j]:=b_[i,j]

end

end;

{---------===решаем характеристическое уравнение===----------}

p[0]:=1;

for i:=1 to m do

p[i]:=-p[i];

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

l[i,j]:=0;

{------задаем начальные приближения------}

for i:=1 to m do

l[i,i]:=-p[i]/p[i-1];

{------выполняем итерационный процесс по методу Ньютона--------}

repeat

w:=0;

for i:=1 to m do

begin

b:=0;_b:=0;

{-----вычисляем значение полинома в i-й точке-------}

for j:=0 to m do

begin

s:=1;

for k:=0 to m-j-1 do

s:=s*l[i,i];

b:=b+p[j]*s

end;

{------находим максимальную невязку-------}

if b>w then

w:=b;

{------вычисляем значение производной в i-й точке------}

for j:=0 to m-1 do

begin

s:=1;

for k:=0 to m-j-2 do

s:=s*l[i,i];

_b:=_b+(m-j)*p[j]*s

end;

{------вносим поправку для i-й точки-------}

l[i,i]:=l[i,i]-(b/_b)

end

{----выходим из процесса при достижении требуемой точности----}

until w<0.0001;

{-------выводим собственные числа на экран---------}

writeln('Собственные числа матрицы R:');

for i:=1 to m do

writeln('L[',i,'] := ',l[i,i]:3:3);

{-----======находим матрицу собственных векторов u======---------}

{-----последним компонентам придаем единичные значения-----}

for i:= 1 to m do

u[m,i]:=1;

{------==решаем m систем уравнений==------}

for q:=1 to m do

begin

{----заполняем левые части-----}

for i:=1 to m-1 do

for j:=1 to m-1 do

if i=j

then

c[i,j]:=1-l[q,q]

else

c[i,j]:=r[i,j];

{----заполняем правые части-----}

for i:=1 to m-1 do

d[i]:=-r[i,m]*u[m,i];

{---------решаем систему методом Гаусса-----------}

i:=1;

{-------------прямой ход---------------}

repeat

{---нормируем элементы i-й строки---}

d[i]:=d[i]/c[i,i];

for j:=m-1 downto i do

c[i,j]:=c[i,j]/c[i,i];

{----делаем нули под ведущим элементом----}

for k:=i+1 to m-1 do

begin

d[k]:=d[k]-d[i]*c[k,i];

for j:=m-1 downto i do

c[k,j]:=c[k,j]-c[i,j]*c[k,i]

end;

i:=i+1

until i=m;

{------------обратный ход-------------}

u[m-1,q]:=d[m-1];

for i:=m-2 downto 1 do

begin

u[i,q]:=d[i];

for j:=i+1 to m-1 do

u[i,q]:=u[i,q]-u[j,q]*c[i,j]

end

end;

{------нормируем собственные векторы - находим матрицу v---------}

for j:=1 to m do

begin

s:=0;

for i:=1 to m do

s:=s+u[i,j]*u[i,j];

for i:=1 to m do

v[i,j]:=u[i,j]/sqrt(s)

end;

{--выводим нормированную матрицу собственных векторов на экран---}

writeln('Матрица нормированных собственных векторов V:');

out(v);

{---------находим матрицу факторного отображения a----------}

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

begin

s:=0;

for k:=1 to m do

s:=s+v[i,k]*sqrt(l[k,j]);

a[i,j]:=s

end;

{--------выводим матрицу факторного отображения---------}

writeln('Матрица факторного отображения A:');

out(a);

{===находим матрицу, обратную a, методом m-кратного пересчета===}

for k:=1 to m do

{-----цикл пересчета-----}

begin

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

if (i=k) or (j=k)

then

if i=j

then

a_1[i,j]:=-1/a[i,j]

else

a_1[i,j]:=-a[i,j]/a[k,k]

else

a_1[i,j]:=a[i,j]-a[i,k]*a[k,j]/a[k,k];

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

a[i,j]:=a_1[i,j]

end;

for i:=1 to m do

for j:=1 to m do

a_1[i,j]:=-a[i,j];

{------===находим матрицу значений главных компонент F===-------}

for i:=1 to m do

for j:=1 to n do

begin

s:=0;

for k:=1 to m do

s:=s+a_1[i,k]*z[j,k];

f[i,j]:=s

end;

{-------выводим матрицу F на экран в транспонированном виде-------}

writeln('Матрица значений главных компонент F:');

for i:=1 to n do

begin

for j:=1 to m do

write(' ',f[j,i]:3:3,' ');

writeln

end;

writeln;

readln;

End.


Информация о работе «Математическая модель метода главных компонент»
Раздел: Статистика
Количество знаков с пробелами: 13670
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 3

Похожие работы

Скачать
110494
1
6

... , необходимых для разработки и эксплуатации задач. ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЛЕКСА ЗАДАЧ "ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ВОЕННО-МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ” 2.1 Постановка задачи и её спецификация Основной целью разработки КЗ “Оценка эффективности работы военного госпиталя методом главных компонент” является автоматизация обработки статистических данных, представляющих собой ...

Скачать
271660
12
27

... параметров в случае резкого перехода к новой рыночной ситуации. Глава 2. Обоснование методов поддержки принятия решений по управлению процентным риском портфеля ГКО–ОФЗ в посткризисный период. §2.1. Иммунизация процентного риска портфеля ГКО–ОФЗ от непараллельных перемещений временной структуры процентных ставок. Процентный риск владельца портфеля облигаций существенно зависит от того, в какой ...

Скачать
75818
3
7

... параметрами, показателями объекта именно в то время. Дискретные модели отображают состояние объекта управления в отдельные, фиксированные моменты времени. Имитационными называют экономико-математические модели, используемые с целью имитации управляемых экономических объектов и процессов с применением средств информационной и вычислительной техники. По типу математического аппарата, применяемого в ...

Скачать
26455
2
4

... на них, оценки тех­нико-экономических показателей и, в завершении, построения экономико-математической модели предприятия. В экономико-математической модели в целевую функцию должен вводиться тот или иной фактор неопределенности. В дальнейшем будет приведена разработка методика учета факторов неопределенности, показаны математические моде­ли снятия неопределенности. Крайне важным является оценка ...

0 комментариев


Наверх