2014-02-03
950
Практическое № 13
1. Сформировать таблицу данных (с помощью программы генерация многомерных нормальных смесей).
Описание данных:
- количество классов 1, число признаков -3, число наблюдений – 20.
- вектор математических ожиданий 
, вектор дисперсий D, ковариационная матрица Cov.
2. Рассчитать Евклидово расстояние и расстояние Хеминга от первого объекта до всех остальных объектов выборки (первый столбец матрицы сходства).
3. Рассчитать расстояние Махаланобиса по этапам:
- рассчитать ковариационную матрицу выборки;
- рассчитать матрицу обратную ковариационной (см. лист EXCEL "Операции над матрицами");
- в таблице рассчитать разность векторов 
;
- в таблице рассчитать произведение, полученных векторов на матрицу обратную ковариационной 
;
- в таблице рассчитать расстояние Махаланобиса:
4. Вызвать программу расчета матриц сходства (макрос расстояния CTRL+Q) и рассчитать три матрицы расстояний, сравнить результаты вычислений в пунктах задания 1-3 с результатами расчета матриц сходства.
5. Произвести нормировку исходных признаков, повторить пункты 2-3 с новыми данными и сравнить результаты.
