Metoda 4M – 4M-BASE-v2n «
«
4M-BASE-v2n
– wersja rozbudowana
|
Procentowości podwidm mössbauerowskich chondrytów zwyczajnych.
Wykresy (statystyki):
Legenda: Chondryty zwyczajne typu H (■),
L (♦), LL (●) oraz wartości średnie
i centroidy klastrów (+)
|
oliwin vs. metal (wykres sporządzony w pakiecie
statystycznym R)
|
|
piroksen vs. metal (wykres sporządzony w pakiecie
statystycznym R)
|
|
troilit vs. metal (wykres sporządzony w pakiecie
statystycznym R)
|
|
piroksen vs. oliwin (wykres sporządzony w pakiecie
statystycznym R)
|
|
piroksen/oliwin vs. (piroksen+metal)/(oliwin+troilit)
(wykres sporządzony w pakiecie statystycznym R)
|
|
Varia. Kombinacje piroksen+metal/oliwin+troilit i inne
(wykresy sporządzone w pakiecie statystycznym R)
|
Pairs (BASE-v2n)
|
Wykres wszyscy-ze-wszystkimi (pairs)
(wykres sporządzony w pakiecie statystycznym R)
|
Ellipses (BASE-v2n)
|
Wykres ellipse (wykres sporządzony w pakiecie
statystycznym R)
(wielkość elips odpowiada poziomowi istotności 95% - 1,96σ)
|
Voronoi diagrams (BASE-v2n)
|
Voronoi diagram. Wykres zainspirowany opisywanymi w
literaturze pomysłami prostego podziału przestrzeni cech na rozłączne obszary zawierające
meteoryty tylko jednego typu. Pierwotnie pomysł zaproponował Verma et al., a nadal rozwija go
Oshtrakh et al. (sources)
(wykres sporządzony w pakiecie statystycznym R)
|
Specjalnie dla naszych miłych Pań - "robak Woronoja"
|
Ternary (BASE-v2n)
|
Wykres trójkątny (ternary plot) na którym doskonale
widać potencjał dyskryminacyjny parametrów mössbauerowskich
(wykres sporządzony w pakiecie statystycznym R)
|
Density, box and whisker (BASE-v2n)
|
Wykresy density - wykresy oszacowania gęstości rozkład
danych. Podobnie jak histogram, podsumowuje się zależność między wartościami parametrów a liczbą
obserwacji, ale zamiast częstotliwości podsumowuje się ją jako ciągłą funkcję gęstości
prawdopodobieństwa (probability density function, PDF). Jest to prawdopodobieństwo, że dana
obserwacja ma określoną wartość.
Wykresy box and whisker - wykresy pudełkowe i wąsy podsumowują rozkład danego
parametru; pokazują ramkę dla 1 i 3 kwartyla, linię w ramce (?!) dla 50. centyla (medianę) i kropkę
dla średniej. Wąsy pokazują 1,5 × wysokość prostokąta (zwanego przedziałem między kwartylami, interquartile
range, IQR), co wskazuje oczekiwany zakres danych, a wszelkie dane poza tymi wąsami są uznawane za
wartości odstające i oznaczone kropką.
(wykres sporządzony w pakiecie statystycznym R)
|
PCA - Principal Component Analysis (BASE-v2n)
|
Principal Component Analysis (PCA)
|
BASE points classification - k-medoids
clustering (BASE-v2n)
|
Optimal number of clusters
|
See → Cluster analysis -
dendogram
|
k-medoids clustering
|
|
|
BASE points classification - 4M
method clustering (BASE-v2n)
|
|
|
|
|
|
BASE points classification - 4M-method (pie)
(validation, training ≡ testing set)
weryfikacja, zbiór testowy ≡ zbiór uczący
Rewelacyjna trafność (accuracy) klasyfikacji!
(klasyfikacja nienadzorowana metodą k-medoids miała
dużo gorszy współczynnik trafności accuracy <70%)
Patrz również → symulacje
Tabela
z wynikami klasyfikacji.
|
|
Analizując trafność (accuracy) metody 4M warto
porównać wyniki dla "chybionych" trafień z wynikami analizy
skupień.
Warto spojrzeć na drzewo klasyfikacyjne w metodzie Ward.D2.
Jak część "chybionych" meteorytów jest podobna do nie swoich klas:
-
Katol i Farmington typu L są
podobne do typu H;
-
NWA 8590 i NWA 8602 typu LL
są podobne do typu L;
-
Kunashak i Sołtmany typu L
są podobne do typu LL.
|
BASE points classification - 4M-method (pie)
(k-fold cross-validation LOOCV, training ≠ testing set)
k-krotny sprawdzian krzyżowy, zbiór testowy ≠ zbiór uczący
Rewelacyjna trafność (accuracy) klasyfikacji!
Tabela
z wynikami klasyfikacji. |
|
BASE points classification - Bayes
classification rule (BASE-v2n)
|
Bayes classification rule (Jajuga 1993).
Obiekt xi należy do tej klasy j, dla której
funkcja:
0.5 * dMj * dMj + 0.5 * ln(detSj)
- ln(pj)
osiąga minimum po j (numer klasy).
|
|
|
|
|
|
BASE points classification - Bayes classification
rule (pie) (validation, training ≡ testing set)
weryfikacja, zbiór testowy ≡ zbiór uczący
Bardzo dobra trafność (accuracy) klasyfikacji!
Patrz również → symulacje
Tabela
z wynikami klasyfikacji.
|
|
|
BASE points classification - Bayes classification
rule (pie) (k-fold cross-validation LOOCV, training ≠ testing set)
k-krotny sprawdzian krzyżowy, zbiór testowy ≠ zbiór uczący
Bardzo dobra trafność (accuracy) klasyfikacji!
Tabela
z wynikami klasyfikacji. |
|
Symulacje (BASE-v2n)
|
|
Cluster analysis (BASE-v2n)
|
complete
|
Ward.D
|
Ward.D2
(see → PIE)
|
single
|
average (UPGMA)
|
mcquitty (WPGMA)
|
median (WPGMC)
|
centroid (UPGMC)
|
|
|
Wykres aglomeracyjny (cluster analysis) na którym widać
potencjał dyskryminacyjny parametrów mössbauerowskich (różne
metody aglomeracji)
(wykres sporządzony w pakiecie statystycznym R)
|
|
|
|
|
|
Sources
|
Woźniak Marek, Gałązka-Friedman Jolanta, Duda Przemysław, Jakubowska
Martyna, Rzepecka Patrycja, Karwowski Łukasz, (2019), Application of Mössbauer spectroscopy,
multidimensional discriminant analysis, and Mahalanobis distance for classification of equilibrated ordinary
chondrites, Meteoritics & Planetary Science, vol. 54(8), 2019, s. 1828-1839. Plik doi;
streszczenie.
|