ISSN:
1618-2650
Source:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Topics:
Chemistry and Pharmacology
Description / Table of Contents:
Zusammenfassung Pattern-Recognition-Methoden gestatten durch multivariate Untersuchung vieldimensionaler Datensätze komplexe Zusammenhänge zwischen Eigenschaften und Meßvariablen aufzudecken und insbesondere Wechselwirkungen zwischen den Variablen einzubeziehen. Dabei besitzen statistische Methoden wie die mehrdimensionale Varianz- und Diskriminanzanalyse den Vorteil, durch statistische Wichtung der Meßvariablen deren stark unterschiedlichen Einfluß auf die Klassifizierungseigenschaften zu berücksichtigen. Am Beispiel der Klassifizierung historischer Glasfunde nach deren Gehalt an färbenden Elementen wird gezeigt, daß die mehrdimensionale Varianz- und Diskriminanzanalyse nach Eliminierung univariat erkennbarer Ausreißer sehr gute Ergebnisse liefert.
Notes:
Summary Pattern recognition methods as applied to multivariate investigations of multidimensional data sets permit the detection of complex connections between properties and the measured datas including the interaction of the variables. In this case, statistical methods like multidimensional variance and discriminance analysis are advantageous because of the possibility to weight the variables according to their influence on the classification. Application of multidimensional variance and discriminance analysis to a set of spectrographically determined concentrations of colouring elements in historical glass bead findings yields good classification results after eliminating univariate detectable outliers.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/BF00678753
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