АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Матрица пересечений гипотетического примера

Читайте также:
  1. Nikon D7100 - матрица APS-C в идеальном оформлении
  2. SWOT- матрица
  3. V2: ДЕ 4 – Линейные отображения. Линейные операции над матрицами
  4. Анализ матричных данных (матрица приоритетов)
  5. Б1 2. Линейный оператор в конечномероном пространстве, его матрица. Характеристический многочлен линейного оператора. Собственные числа и собств векторы.
  6. Билет 11. Различные уравнения прямой в пространстве. Матрица перехода к новому базису.
  7. Билет 13. Линейные операторы. Матрица линейного оператора.
  8. Билет 23. Матрица SWOT – анализа.
  9. Билет 27 Ортогональный оператор и его матрица в ортонормированном базисе
  10. Билет 27. Жорданов базис и жорданова матрица линейного оператора в комплексном пространстве.
  11. Билет 32. Сопряженный оператор. Существование и единственность. Матрица сопряженного оператора.
  12. Билет26 Самосопряженный оператор и его матрица в ортонормированном базисе.
  1 2 3 4 5
1          
2          
3          
4          
5          

 

Напоминаем, что матрица симметрична относительно диагонали. Оцениваем разнородность диагональных элементов. Они одновелики (перепады значений незначительны), следовательно можно применять меры сходства. Для иллюстрации методов сравнительного анализа мы также рассчитаем и матрицу мер включения (как вам уже известно, данная матрица является наиболее информативной относительно степени сходства биологических объектов):

Таблица 3.3

Матрица мер включения гипотетического примера (в %)

  1 2 3 4 5
1          
2          
3          
4          
5          

 

В нашем случае наблюдается очень большое сходство между площадками. При пороге в 100% 1 площадка включается в площадки 2-5, 2 площадка в 5 площадку, 3 площадка в 4-5, 4 в 3 и 5. Представьте эти отношения в виде ориентированного графа и оцените банальность/оригинальность видовых списков. Методом симметризации рассчитаем матрицу мер сходства Сёренсена (напомним, что эта матрица является двойственной матрице мер различия (расстояний), т.е. мера сходства является дополнением до единицы матрицы различия).

Таблица 3.4

Матрица мер сходства Сёренсена гипотетического примера (в %)

  1 2 3 4 5
1   87,5     71,5
2 87,5   67,5 67,5 78,5
3   67,5     85,5
4   67,5     85,5
5 71,5 78,5 85,5 85,5  

 

Определим кластеры с помощью метода арифметического среднего (рис 3.1). Для этого просматривая ячейки сверху вниз и слева направо, ищем максимальное значение сходства (кроме диагональных элементов).

Рисунок 3.1. Дендрограмма, построенная методом среднего арифметического связывания (мера сходства Сёренсена).

Находим на пересечении 3 и 4 площадки 100%. Это наш первый кластер [3, 4]. Все значения матрицы, которые пересекаются с элементами нового кластера пересчитываем как среднее арифметическое этих значений. Например, K1,3=80, K1,4=80, следовательно среднее арифметическое также будет равно 80 (K1[3,4]=80). Аналогично определяем следующие кластеры. Рассчитайте самостоятельно и постройте дендрограмму. Последовательно получим: кластер [1, 2] = 87,5; кластер [[3,4],5] = 85,5. Объединение кластеров происходит на уровне сходства – 74%.

 

Лабораторная работа №4.

Цель: использование схемы сравнительного анализа для оценки видовой структуры сообществ.

Объект изучения: видовые списки сообществ.

Оборудование и материалы: Требуется максимально полно оценить видовую структуру данного сообщества и сделать соответствующие выводы. За основу берём типовые матрицы пересечения (см. Приложение).

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)