озера (Роз)’ максимальная глубина и средняя глубина озера (Чт...г й
М. ср)' пдлина озера ( ), объем озера (\\), абсолютная отметка
нед уровнем моря (На бс), коэффициент развития береговой линии
„
(Кразв)’ максимельная ширина озера ( цод), средняя ширина озе--
ра (`^ ср)" Анелиз коэффициентов корреляции исходных признаков
(табл. 25) показывает наличие двух групп сильно коррелируемых
между собой признаков,
Так, высокие значения парных корреляций имеют — характерис-
В, А 8
тики Г оз’ " )^ 
+Э толе # Вср’ которые и образуют первую груп--
пу признаков. Во вторую группу входят сильно коррелируемые по--
\ 
\
казатели а‚с 
и ч’і„...дщ. Коэффициенты корреляции между признака-
ми из разны›%Э групп имеют невысокие значения, Выбрав по одному
представителю из каждой группы (к примеру, Ги }ътц„х)и добавив
и К 
получаем искомую систе:
абс 
разв’ 
на
показателей, Как видно из примера, метод группировок взаимокор--
релированных признаков прост при реализеции. Если число исходных
признаков невелико, то построение сильно коррелированных групп
признаков можно проводить без использования ЭВМ. При большом
количестве исходных признаков целесообразно применять автома--
тические процедуры, которые неспожно реелизовать на ЭВМ. Эти
процедуры детельно описаны в работе (Айвазян и др., 1989). Рас-
смотренный метод, который называют также методом экстремель-
ной группировки признаков, является эвристическим, Исследователь,
пользующийся этим методом, имеет возможность активно вмеши--
веться в процедуру формировения групп и нахождения информативных
показателей и тем самым учитывать специфику изучаемых процессов
и характер используемой информеции, Существуют и другие эври-
стические методы отбора информативных показателей, которые изло-
жены в работе (Айвазян и др., 1989),
В отличие от метода группировок процедура отбора информатив-
ных показателей с использованием анелиза главных компонент чет-
ко определена, Новые показатели находятся как линейные комби-
неции исходных признаков, удовлетворяющих следующим свойствам:
к ним характеристики Н
с 
я
Р 
‚
л& 
„ 
аМ 
ГА\
аЕСа К МО 
.. На (0 
)& 
: 
(15)
-
—‘у 
& 
!
й, С, 1, 
. ) 
(16)
4 
)х
3
`° 
'
2 Ср Ср 
К НАН ЭаЕ 
(17) 
!
З9 с 
: 
|
138
25
Таблица
Матрида 
коэффициентов 
корреляции 
исходных 
признаков
<' 
Ё 
со 
онн 
© 
20
в | © 
е 
— 
ю 
0 
ою 
— 
х
а° | 
оо 
с 
® 
е
© 
о 
© 
о 
© 
с 
© 
© 
„
м | & 
со 
о 
— 
Г 
© 
ю 
с
в 
п 
он 
ока 
м 
ю
пе 
сс 
сосос 
о 
н о
Г 
нна 
а— 
и
- 
о 
© 
© 
н 
ос 
о 
о
% 
—ч 
т 
°0 
б 
<© 
ю 
9) 
—
а | т 
т 
о 
в 
ое 
т 
х
а 
о 
с 
сс 
н 
ос 
©
—| 
_ 
—
х 
х 
© 
т 
© 
т
8 | 2 
п 
ою 
© 
ох 
—.
е ее 
оя 
8
* 
|с 
© 
© 
сс 
м 
с 
с 
о
! 
1 
1 
1 
\ 
'
<© 
т 
г 
— 
т 
— 
- 
—
' 
© 
х 
- 
© 
с 
© 
о 
со
| 
& 
19 
х 
° 
© 
© 
© 
ю 
и
; 
© 
© 
© 
о 
н 
о 
© 
©О 
©
р 
-, 
В н ееч ажч 
8
<© 
о 
еа 
т 
— 
© 
#4 
--
о 
с0 
х 
© 
©
рн Г 
х 
х 
© 
© 
е 
Э 
Ю
, 
© 
© 
© 
н 
° 
с 
© 
© 
©
- 
— 
— 
ка 
нн 
иииа
50 
* 
н 
он 
с 
© 
© 
оо
е | ® 
© 
ж 
он 
а 
с0 
‹° 
—
„9 
1Я 
ч 
* 
ю 
© 
9 
% 
е
" 
© 
© 
- 
© 
@) 
© 
© 
о 
©
1 
© 
х 
о 
— 
оо 
60 
*
® | 60 
© 
о 
т 
^ 
— 
< 
о
89 
о 
хх 
я
е 
|© 
— 
© 
о 
© 
с|>° 
© 
© 
©
— 
ОННЕ
8 
© 
со 
© 
© 
х` 
- 
* 
<
© 
о0 
х 
©) 
© 
со 
— 
— 
10
С. 
па овн 
с
— 
© 
© 
о 
е 
9 
© 
© 
©
м
«<
щ
8 
*
а
Ё 
©
Н 
ВЕ 
& 
ОА 
в
& 
8 
я 
з 
Ё 
к 
ха 
а
139