Il Modello della
Analisi Fattoriale Esplorativa e
i Metodi di Classificazione Automatica
(Analisi di Raggruppamento)
Se all’interno di un insieme di informazioni
articolato in una matrice di dati X
si vogliono scoprire quali siano le relazioni significative
fra gli elementi messi in gioco
dalle righe e dalle colonne della matrice,
risulta utile applicare un’analisi fattoriale di tipo esplorativo.
Se all’interno di un insieme di informazioni
articolato in una matrice di dati X
vogliamo costruire delle partizioni degli elementi,
cioè costruire dei raggruppamenti con questi elementi,
risulta utile applicare le tecniche di
classificazione automatica di cluster analysis.
Consideriamo p rilevazioni fatte su n modelli di automobili e
costruiamo una matrice in cui sulle righe ci siano i modelli e
sulle colonne i valori rilevati.
Ad esempio, se p=3, potremmo avere per la matrice dei dati X:
cilindrata consumo
potenza
auto 1
2200
10
95
auto 2
2800
12
125
…….
…..
…..
…..
auto n
1400
11
70
1
Visualizziamo adesso le n auto con n punti in uno spazio R³:
Ma se le variabili da misurare per ciascuna delle n auto sono p > 3
come possiamo vedere gli n punti?
• L’idea potrebbe essere quella di proiettare in uno spazio di
dimensione l ≤ 3, così da poter vedere gli aggregati di punti.
• Tuttavia, proiettare deforma e semplifica l’insieme iniziale.
• Allora, come ridurre la dimensione dello spazio senza perdere in modo
significativo l’informazione iniziale, cioè le relazioni tra i dati contenute
nella matrice X?
Analisi fattoriale
Tuttavia, prima di provare a studiare le relazioni tra le variabili,
oppure, eventualmente, dopo averlo fatto, può essere utile
• ridurre i dati in forma grafica semplice
• tentare una classificazione delle unità.
Cluster analysis
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X ≡ X n , p ≡ ( xij )
matrice unità-variabili
In generale, uno studio
multidimensionale
sarà definito da una matrice
dei dati X,
da un vettore di pesi (o
masse) delle unità D
e da un criterio di
riponderazione delle variabili
espresso con una matrice M.
xi
xj
3
4
5
con :
∞
d
hk
= lim λ d
λ →∞
hk
= max i xhi − xki
Esempio di cluster analysis
In una ricerca condotta in Thailandia (Chapman & Hall 1986) sono
stati esaminati reperti ossei di canidi preistorici e di canidi attuali.
Lo scopo era di vedere se il cane di epoca preistorica (circa 3500
anni A.C.) è da considerarsi vicino al cane attuale tipico di quella
regione o, eventualmente, più vicino ad altri canidi.
Sono state misurate 6 variabili:
X 1 =larghezza della mandibola
X 2 =altezza della mandibola, sotto il primo molare
X 3 =lunghezza del primo molare
X 4 =larghezza del primo molare
X 5 =distanza fra il primo ed il terzo molare (inclusi)
X 6 =distanza fra il primo ed il quarto premolare (inclusi)
6
variabili
X1
X2
X3
X4
X5
X6
unità
cane moderno
9.7
21.10
19.4
7.7
32.0
36.5
sciacallo dorato
8.1
16.7
18.3
7.0
30.3
32.9
lupo cinese
13.5
27.3
26.8
10.6
41.9
48.1
lupo indiano
11.5
24.3
24.5
9.3
40.0
44.6
cuone
10.7
23.5
21.4
8.5
28.8
37.6
dingo
cane preistorico
9.6
10.3
22.6
22.1
21.1
19.1
8.3
8.1
34.4
32.3
43.1
35.0
Elaborazione in Matlab con il Toolbox Statistics (la matrice X dei dati
è nel file canide.mat, X1, X2, ecc. sono vettori riga uguali alle colonne)
utilizzando le tecniche della cluster analysis.
Analisi in componenti principali (ACP)
Fra le analisi fattoriali di tipo esplorativo ci sono due
tecniche fondamentali:
•l’analisi in componenti principali (variabili quantitative)
•l’analisi delle corrispondenze (variabili qualitative)
Qui studieremo l’analisi in componenti principali (in inglese
Principal Component Analysis, PCA; Pearson 1901, Wishart 1928,
Hotelling 1933), il cui obbiettivo principale è:
sostituire alle p variabili di partenza un numero l < p di nuove
variabili (dette componenti - o fattori- principali), combinazioni
lineari delle variabili originali, che siano fra loro incorrelate (od
ortogonali o indipendenti), in modo che queste l variabili
rappresentino il più fedelmente e semplicemente possibile
l’agglomerato delle osservazioni iniziali contenuto nella matrice
X dei dati.
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In sostanza, con queste nuove variabili, che sono combinazioni lineari
delle variabili osservate originali, fatte in modo da mantenerne il
massimo possibile di variabilità:
•riduciamo la multidimensionalità della matrice dei dati X, in quanto
operiamo con un numero minore di nuove variabili (componenti
principali), che, però, contengono (quasi) tutte le informazioni utili,
•costruiamo delle dimensioni sintetiche ed inosservabili (assi
fattoriali), che ci forniscono un nuovo modello teorico per
interpretare il fenomeno, che ci può condurre ad attribuire a
variabili meno evidenti, ma più profonde, la causa da cui derivano le
variabili che sono direttamente oggetto di misura,
•proiettiamo i dati su sottospazi (in genere, di R², al massimo di R³)
formati da queste dimensioni latenti, ottenendo delle nuvole di punti
che possiamo vedere e da cui ricaviamo informazioni sulle relazioni
sia fra le unità, sia fra le variabili.
Prima di procedere con la trattazione matematica dell’ACP, cerchiamo
di visualizzare il concetto di buona proiezione di un oggetto.
Una buona proiezione 2-D può mantenere tutte le informazioni
essenziali di un oggetto 3-D, come, ad esempio, una golden eagle:
Oppure, pensiamo alla proiezione delle
ombre di una ciambellina su un muro:
possono essere più o meno
rappresentative dell’oggetto e si
ottengono o ruotando la
ciambellina, o ruotando le torce.
Nel caso della ACP i dati rimangono
fermi e muoviamo gli assi, vale a dire è come se
muovessimo le torce in questo esempio.
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In questo esempio reale vediamo le infinite proiezioni di un
insieme 3-D di dati antropometrici, presi su un campione di
uomini (punti neri) e donne (punti rossi):
Quale proiezione dei dati
scegliereste?
Ecco la soluzione che
ci propone l’ACP:
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OH i = x u =
'
i
p
j =1
xij u j
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Spazio delle unità: proiezioni
dei punti unità
sull’α
α-esimo asse fattoriale
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Dalle precedenti formule si ricava che:
Ad esempio, dalla prima si ha
che le coordinate (cα )i dei punti
cα = λα vα
cα ∈ R n
cα* = λα uα
cα* ∈ R p
unità su un asse fattoriale in R p
sono proporzionali alle componenti
(vα )i dell'
asse fattoriale vα ∈ R n ,
corrispondenti allo stesso
autovalore λα
cα collineare a vα
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Si noti che per gli autovalori (non negativi) l’indice sarà dato da:
α = 1, 2, …, min(n,p)
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migliore approssimazione di rango 1
della matrice X
migliore approssimazione di rango α della matrice X
ricostruzione della matrice X con gli autovalori λα e gli autovettori associati uα e vα
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