Функции лиц, как правило, лучше всего подходят для общего обзора данных и поиска необычных наблюдений. Если вы запустите пример для функции sliderv
(пакет TeachingDemos), вы можете настроить каждую из функций в интерактивном режиме с помощью ползунков, чтобы увидеть эффекты на графике.
Другой пример:
data(UScereal, package='MASS')
faces(UScereal[,-c(1,9,11)])
Обратите внимание, что некоторые лица отличаются от других, они могут потребовать дальнейшего изучения.
Чтобы правильно использовать эту технику, вы должны тщательно продумать, какая переменная соответствует тому, какие черты лица, так как некоторые черты лица более тонкие, а некоторые быстрее обращают на себя внимание. Некоторые переменные также могут иметь обратную кодировку. Сортировка строк данных на основе алгоритмов кластеризации или других особенностей данных также может представлять интерес.