* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

34 АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИЙ МНОГОМЕРНЫЙ в выделении подмножеств переменных, тесно коррелирующих друг с другом, может осуществляться «вручную», например, с помощью графа, отражающего наиболее существенные связи между переменными, либо методами компьютерного анализа, такими как метод главных компонент, факторный анализ, кластерный анализ переменных. Анализ структуры связей часто рассматривается в качестве самостоятельной задачи, например, при исследовании структуры ценностных ориентаций, мотивов поведения и т. п., для проверки психометрических шкал на надежность и т. п. Однако он может использоваться и в качестве промежуточного этапа при решении задачи снижения размерности пространства признаков. Снижение размерности обычно применяется для построения пространства признаков, более удобного для решения задач классификации и исследования причинных связей, чем исходный набор переменных. Задача снижения размерности заключается в том, чтобы от большого количества исходных переменных перейти к нескольким обобщенным показателям. Построение таких обобщенных показателей называется шкалированием. Метод главных компонент, факторный анализ, метод многомерного шкалирования предусматривают для этого разнообразные процедуры. Необходимо заметить, что шкалирование возможно не только в результате применения этих методов, но также на основе некоторых стандартных процедур (суммирования, усреднения и т. п.), применяемых к подмножеству переменных, выделенному любым другим способом либо разработанному специально. Задачи и методы классификации, в зависимости от условий, делятся на три группы: классификация по заданным формальным критериям, автоматическая классификация и классификация с обучением. Классификация по заданным критериям, строго говоря, не является статистическим методом. Она состоит в группировке объектов по одному или нескольким показателям. В последнем случае классификация называется перекрестной или лингвистической (например, половозрастная структура населения). Автоматическую классификацию применяют в тех случаях, когда критерии группировки неизвестны и отсутствуют априорные представления о количестве и характере классов. Для ее построения