СТАТИСТИКАЛЫК МААЛЫМАТТАРДЫ ИШТЕТҮҮДӨ МАТРИЦАЛАРДЫН ӨЗҮНЧӨЛҮК МАНЫЗДАРЫН ЖАНА ӨЗҮНЧӨЛҮК ВЕКТОРЛОРУН КОЛДОНУУ
##semicolon##
өздүк маанилер, өздүк векторлор, ковариациялык матрица, негизги компоненттик анализ, көп өзгөрмөлүү статистикалык анализ, өлчөмдүүлүктү азайтуу, корреляциялык анализАннотация
Бул макалада көп өзгөрмөлүү статистикалык маалыматтарды иштетүү үчүн корреляциялык анализ жана негизги компоненттик анализде өздүк маани жана өздүк вектор теориясын колдонуу каралат. Иттердин жаактарынын жана тиштеринин морфометриялык параметрлеринин мисалында авторлор маалыматтарды нормалдаштыруу, ковариациялык матрицаны куруу жана өзгөчөлүк мейкиндигинин өлчөмдүүлүгүн азайтуу үчүн этап-этабы менен алгоритмди кеңири сүрөттөшөт. Алынган жыйынтыктардын негизинде алгачкы үч негизги компоненттин маңыздуу интерпретациясы сунушталат, бул изилденген объектилерди баштапкы маалыматты олуттуу жоготпостон натыйжалуу классификациялоого мүмкүндүк берет.
##submission.citations##
1. Zhambyu M. Hierarchical cluster analysis and compliance. -M.: finance and statistics. 1988
2. Eleuov A. A., Otelbaev A. J., Akzhalova A.Zh., Rysbajuly B. Calculating eigenvalues and eigenvectors of matrices. //Eurasian mathematical journal ENU. L.n. Gumilev and Moscow State University. Lomonosov. Astana, 2005- №l-57-78page.
Eleuov A.A. The algorithms of the count of eigenvalues and eigenvectors of matrices. // Vestnik KazNPU named after Abay. The seria of physics, mathematic, computer science. - 2007. - №1(17). -23-28 page
