Поиск:
А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я


Статьи

АНАЛИЗ КЛАСТЕРНЫЙ:



АНАЛИЗ КЛАСТЕРНЫЙ - (автоматическая классификация,  таксономия,  распознавание образов)  - совокупность  многомерных статистических методов, предназначенных для исследования структуры некоторой совокупности объектов, переменных или других единиц анализа.  Анализ структуры объектов, т.е. разделение их на классы  (кластеры  - ), производится на основе матрицы расстояний - квадратной таблицы, в которой представлены расстояния между всеми возможными парами объектов в многомерном пространстве переменных. Выбор мер расстояния зависит от типа измерительных шкал; наиболее просто он определяется, если все признаки измерены с помощью однотипных шкал - количественных, порядковых или дихотомических. Для некоррелированных количественных и порядковых переменных обычно используется расстояние Евклида, для коррелированных - расстояние Махалонобиса; для дихотомических шкал - расстояние Хемминга (city-block). Иногда вместо мер расстояния используются меры сходства или подобия объектов. Алгоритмы  А.К. можно разделить на иерархические, неиерархические и методы классификации  "с обучением". Иерархические методы  предполагают последовательное объединение объектов в кластеры по степени их близости друг к другу или, напротив, последовательное разбиение совокупности объектов на все более мелкие кластеры. В этом случае кластерное решение  представляет собой иерархическую структуру вложенных друг в друга кластеров. Неиерархические методы позволяют находить и идентифицировать "сгущения" объектов в пространстве переменных. Кластеризация "с обучением" предполагает, что количество классов известно заранее, и имеется обучающая выборка  - набор объектов, для которых известно, к каким классам они принадлежат. Остальные объекты  классифицируются по степени их близости к объектам из выборки обучающей . Результаты А.К. чаще всего представляются графически, в виде дендрограммы ("дерева"), показывающей порядок объединения объектов в кластеры. Интерпретация  кластерной структуры, которая во многих случаях начинается с определения числа кластеров, является творческой задачей. Для того, чтобы она могла быть эффективно решена, исследователь должен располагать достаточной информацией о кластеризуемых объектах. При кластеризации "с обучением" результаты могут быть представлены в виде списков объектов, отнесенных к каждому классу.  Основными преимуществами А.К. являются отсутствие ограничений на распределение  переменных, используемых в анализе; возможность классификации (кластеризации) даже в тех случаях, когда нет никакой априорной информации о количестве и характере классов; универсальность (кластерный анализ  может применяться не только к совокупностям объектов, но также к наборам переменных или любых других единиц анализа). О.В. Терещенко
Похожие на АНАЛИЗ КЛАСТЕРНЫЙ слова / понятия:

АНАЛИЗ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ
АНАЛИЗ КОВАРИАЦИОННЫЙ
АНАЛИЗ ЛАТЕНТНО-СТРУКТУРНЫЙ
АНАЛИЗ ЛОГЛИНЕЙНЫЙ
АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫЙ
АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ
АНАЛИЗ ПРИБЫЛИ И ИЗДЕРЖЕК
АНАЛИЗ ПРИЧИННЫЙ
АНАЛИЗ ПУТЕВОЙ
АНАЛИЗ РАЗГОВОРА (CONVERSATION ANALYSIS)