Предисловие 5
Глава [. Основы корреляционного анализа данных . . 9
§ 1. Матрица даипых 9
§ 2. Коэффициент корреляции и корреляцпоппая матрица 12 § 3. Приближенные методы определения собственных чисел и собственных векторов корреляциоппой мат­рицы .• 20
§ 4. Статистическая модель порождения данных . . 24
✓
Глава II. Линейный регрессионный анализ 38
§ 1. Метод наименьших квадратов 40
§ 2. Структурные уравнения линейной регрессии . . 47 § 3. Статистический подход к решению структурных-
уравпопий регрессии 60
§ 4 Аппроксимационпый подход к решению структур-
пых уравпепий регрессии 03
Глада III. Модели и методы факторного анализа ... 72
§ 1. Осповпая идея факторного анализа 72
§ 2. Модели факториого анализа 75
§ 3. Метод главных компонент 88
§ 4. Метод центроидиых компонент 96
§ 5. Специальный факторный анализ 107
§ 6. Вращение факторов 122
Глава IV. Задача агрегирования (задача диагонализацни
матрицы связи) 132
§ 1. Содержательная постановка задачи агрегирования 132 § 2. Диагонализация матрицы связи произвольной при­роды 139
§ 3. Экстремальная группировка параметров ... 151
§ 4. Автоматическая классификация объектов . . . 167
Г лава V. Лингвистические методы обработки матрицы дан­ных 192
§ 1. Общая характеристика лингвистических методов . 192
§ 2. Последовательные алгоритмы 196
§ 3. Критерии непосредственной аппроксимации матри­цы даипых 204
§ 4. Параллельные алгоритмы (описание процедур не­посредственной аппроксимации матрицы данных) 209
§ 5. Обработка данных с пропусками 227
§ G. Обработка данных с особенностями .... 230
Глава VI. Задача обучения машины распознаванию образов 230
§ 1. Общая характеристика задачи 230
§ 2. Задача ооучепия машины распозпавалпю образов
в детерминистской постановке 250
§ 3. Задача распознавания образов в вероятностпой по­становке 266
§ 4. Схема М. М. Бонгарда обучения распознаванию
сложных образов 270
Глава VII. Аппроксимация эмпирических графов . . . 288
§ Постановки задач 288
§ 2. Алгоритмы 302
Глава VIII. Анализ экспериментальных кривых . . . 327
§ 1. Своеобразие проблемы 327
§ 2. Сегментация кривых 337
§ 3. Формирование алфавита и грамматики . . . 308
Глава IX. Автоматическая обработка изображений . . . 388 § 1. Изображение как специальный тип массовых эмпи­рических данных 388
§ 2. Описание двухгрэдационпых изображений . . . 393
§ 3. Миогоградационпые изображении 415
Литература 459