독특한 특징 분석

통계적 기법이 제안되어 경험적으로 얻어진 혼동 행렬을 주어진 혼동 행렬이 기반한 자극의 특성을 나타낸다고 여겨지는 독특한 특징 집합과 비교하게 된다. 각 독특한 특징은 자극 집합의 부분집합에 해당하며, “혼동 행렬”이라는 용어는 모든 자극 쌍에서 수집된 “근접성” 측정을 나타낸다. 제안된 패러다임은 분산 분석의 일반화로 간주될 수 있으며, 주어진 혼동 행렬과 단일 부분집합 간의 적합도 지수 크기를 평가하기 위한 무작위화 전략에 의존한다. 추론 схем의 예시는 26개의 로마 대문자와 관련된 데이터 세트에 대해 수행되며, 또한 자극 집합의 “좋은” 부분집합을 사후적으로 찾으려는 탐색 전략이 설명된다.