Сложность структуры

Сложность структурыТакая ситуация возникла, видимо, прежде всего из-за не совсем удачнбго способа расчета оптимальной по сложности структуры. Под сложностью структуры следует понимать количество межклассовых связей. Кроме того, отмечено падение сходства проб с низкой плотностью населения, что связано с некоторыми недостатками коэффициента Жаккара — Наумова. Это затрудняет выделение факторов, влияющих на неоднородность таких вариантов населения, с помощью фиксации порога индивидуальных связей. Пробы с высокими коэффициентами переагрегируются, а со слабыми — недо — агрегируются, или оптимальная степень объединения достигается лишь в одной части графа.

Для устранения указанных недостатков разработана программа выявления структуры сообществ, в котором производится учет ее сложности. Модификация состоит в том, что наряду с расчетом потерь при очередном объединении пары классов подсчитывается выигрыш в сложности. Выигрышем считается общее число положительных коэффициентов в строках, соответствующих объединяемым классам за вычетом общего числа положительных суммарных коэффициентов в сумме строк.

Сравнение этих двух характеристик при расчетах осуществляется с помощью коэффициента агрегирования, который задается исследователем. На каждом шаге объединяются такие два класса, при агрегации которых величина потерь плюс Величина выигрыша, умноженная на коэффициент агрегирования, т. е. взвешенная сумма, максимальна и положительна. После объединения матрица связи пересчитывается простым суммированием соответствующих строк и для каждой пары опять считается взвешенная сумма этих двух ха рактеристик. Расчеты заканчиваются, как только для любой пары классов взвешенная сумма характеристик становится отрицательной. Последнее означает, что потери при объединении любой пары классов не перекрываются выигрышем в сложности структуры. Таким образом, управление осуществляется с помощью коэффициента агрегирования. Увеличение его ведет в общем случае к ухудшению качества структуры с одновременным выигрышем в ее сложности. Уменьшение, наоборот, улучшает качество структуры с одновременным проигрышем в сложности. Следовательно, предметник оперирует лишь одним параметром и получает единственное при заданном коэффициенте решение для всех возможных разбиений с оценкой сходства выделенных групп.

Галерея
7880.jpg 8681.jpg 9694.jpg 17424.jpg OLYMPUS DIGITAL CAMERA

Copyright © 2014. All Rights Reserved.