Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)
На примере эмпирических данных об изменчивости лесных мышей и результатов численного моделирования обсуждаются проблемы использования дискриминантного анализа в построении алгоритмов идентификации близких видов по морфометрическим признакам. Как правило, идентифицируемые группы характеризуются разно...
Збережено в:
| Дата: | 2006 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут зоології ім. І.І. Шмальгаузена НАН України
2006
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/9420 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae) / И.И. Дзеверин, Е.И. Дашкова // Вестн. зоологии. — 2006. — Т. 40, № 1. — С. 63-69. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | На примере эмпирических данных об изменчивости лесных мышей и результатов численного моделирования обсуждаются проблемы использования дискриминантного анализа в построении алгоритмов идентификации близких видов по морфометрическим признакам. Как правило, идентифицируемые группы характеризуются разной степенью сходства. Однако поэтапное проведение дискриминантного анализа с целью идентификации сначала наиболее своеобразных видов, а потом — всех остальных, обычно не содействует улучшению точности идентификации. В большинстве случаев дискриминантный анализ целесообразно проводить по объединенным данным, не деля выборку на подгруппы.
Empirical data on wood mice variation and results of numerical
modeling were used to discuss the problems of applying the discriminant function analysis in working
out the algorithms of identification of closely related species from morphometric characters. As usual,
the groups being identified differ from one another at different extent. However, step-by-step
identification (when firstly the most peculiar groups should be determined and then — the others) as
a rule does not increase the correctness of identification. In the most cases it is better to apply
discriminant function analysis to pooled sample without dividing it into subgroups.
|
|---|---|
| ISSN: | 0084-5604 |