脸谱法

脸谱法(Facebook method)是指把多个变量经过适当变换，一一对应表现为人脸的各个部位（五官、脸形等）、由于每组数据的不同，可构画出各种不同的面部表情，这样便能十分直观和形象地表现出各组不同的多元数据的主要特性或倾向，并加以比较区别。

基本原理脸谱法的基本原理是把多个变量经过适当变换，此类数理分析一一对应表现为人脸的各个部位(五官、脸形等)。在很多场合，人们往往需要掌握一个系统的总体形象，而非详尽的数据。有时“模糊”比“精确”更能合理地描述事物本质，直观的形象比繁琐的数据更能说明问题。因此，脸谱法堪称为一种有效而实用的工具1。

脸谱法的功能脸谱法的主要功能是：

（1）表现：这是H.Chernoff开发此法的最初目的，因此脸谱法从本质上来说是一种多元统计数据的图示法。

（2）分析：脸谱法进一步精确化，则有可能发展成“表情分析法”，但这种分析应和一般多元分析法加以区别，它不严密，但简便直观，应视为多元分析法的一种补充2。

脸谱法的应用脸谱法主要用于概略地表现复杂的多元数据的一次信息，其主要应用范围是：

1.多元信息传递：可以用脸谱表情来表示环境监测数据，交通事故通报，企业内主要生产实绩等等。请注意，上述信息传递的接受人往往只需要掌握概略性的情况，而非详细数据值。

2.多元数据的近似分类与评价：例如按企业内各项综合指标构画企业形象，按各项经济指标刻划各地区经济实力，人口普查资料的表示分类，各国经济实力的评价等等。一用于企业内部，可以考虑用于目标管理的考核评价，部门或个人竞赛评比的工具等等。随着社会科学领域中定量分析手法的普及，将进一步扩大脸谱法的应用。

3.多元数据的时间序列分析：由脸谱表情的变化掌握多元数据的动态变化2。

脸谱法的长处与缺陷1.脸谱法的主要长处

（1）简便易行。脸谱法的数据变换原理简单，便于掌握，利用计算机作图时，程序亦不复杂，因此结合应用计算机时，十分简便易行。如果变里数较少，且数据是离散的，也可较方便地采用手工计算。

（2）适用面广。任何多元数据，均可用此法概略表示，且不受变量数目的限制。变量数较多，可增加脸部要素，如增添头发，耳朵，在脸奇着色等等。变量数较少，则可固定脸部的某些要素。但应该注意的是，变量数过多时，脸面部需判辨的信息量太大，过于繁杂，会影响对总体形象的掌握。

（3）直观形象。脸谱图较之星座图、雷达图等更为直观且形象，用于对比评价，颇为引人兴味。

（4）便于记忆。

2.脸谱法的不足

脸谱法的不足主要有两个方面：

（1）变量的对应表示，即脸谱上各要素究竟表示哪一个变量。

（2）脸部表情解释的多义性1。

本词条内容贡献者为:

尹维龙 - 副教授 - 哈尔滨工业大学