Кластерный анализ как многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и упорядочивающая их в однородные группы. Однородность и полнота - требования, предъявляемые к данным кластерного анализа.
Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon, 1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы: · Отбор выборки для кластеризации. Если кластерному анализу предшествует факторный анализ, то выборка не нуждается в «ремонте» - изложенные требования выполняются автоматически самой процедурой факторного моделирования (есть еще одно достоинство - z-стандартизация без негативных последствий для выборки; если ее проводить непосредственно для кластерного анализа, она может повлечь за собой уменьшение четкости разделения групп). Здесь имеются различные возможности: например, вы можете связать два кластера вместе, когда любые два объекта в двух кластерах ближе друг к другу, чем соответствующее расстояние связи. Это правило строит "волокнистые" кластеры, т.е. кластеры, "сцепленные вместе" только отдельными элементами, случайно оказавшимися ближе остальных друг к другу.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
