p>
1020
ap207.plotn (? 1020) (cl1) s1
Рис. 12 - Зображення другого чинника і вектора класифікації для першого вимірювання
З Рис.11, 12 наочно видно, що піки фактора відповідають пікам вектора класифікації.
Проробимо той же аналіз для даних другого і третього виміру, а так само для загальної матриці.
? x2" (2? SOP) [; 1 +? 16]
1020 16
виділимо два фактори
f2 p2" 2 factanal_promax x2
? f2
16 лютого
.03292670544 0.1279759517
.9507526522? 0.07172310148
? 0.1211449101 0.9091310771
.707265171 0.009507354872
? 0.150108 6935? 0.006463440314
? 0.2321963365? 0.1732861321
0.03123509011 0.02230450737
? 0.04648417883? 0.003025455845
? 0.08931920141 1.006765491
.5770208696 0.03377563908
? 0.08476355845 0.2725348386
.9824651708? 0.1077554645
? 0.194279853? 0.3080518568
? 0.1841844763? 0.2468270034
? 0.05458984787? 0.07759359383
? 0.01848611256? 0.07286361441
p2
.9837939936 0.1110523435 0.1912965821 0.4977106561 0.977160959 0.9041831454 0.9983258635
.9977970042 0.005 0.6602073742 0.9253673322 0.05440472144 0.8496830564 0.8917249377
.9897656496 0.9939596452 ??
порівняємо їх з порогом
195 <| f2 [; 1]
1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
.2 <| f2 [; 2]
0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0
побудуємо наочне зображення
? s2" x2 +.? f2 [; 1]
1020
cl2" 2? classSOP
((cl2=3) / cl2)" 0
ap207.plot (? 1020) (cl2) s2
Рис. 13 - Зображення першого фактора і вектора класифікації для другого вимірювання
? s2" x2 +.? f2 [; 2]
ap207.plotn (? 1020) (cl2) s2
Рис. 14 - Зображення другого чинника і вектора класифікації для другого вимірювання
? x3" (3? SOP) [; 1 +? 16]
1020 16p3" 2 factanal_promax x
? f3
16 лютого
? 0.1164410283 0.2414955489
.9895609518? 0.1509911971
? 0.2437443759 0.9994415315
.7236574319? 0.1436787408
? 0.331679119? 0.461494662
? 0.2069851582? 0.3859412221
? 0.04647440852? 0.07459530049
? 0.06628744236? 0.05227079456
? 0.1360805978 1.000557748
