Типы входных данных

Типология задач кластеризации

Кластерный анализ в планировании и прогнозировании

Кластерный анализ — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке.

Спектр применений кластерного анализа очень широк: его используют в археологии, медицине, психологии, химии, биологии,государственном управлении, филологии, антропологии, маркетинге, социологии и других дисциплинах. Однако универсальность применения привела к появлению большого количества несовместимых терминов, методов и подходов, затрудняющих однозначное использование и непротиворечивую интерпретацию кластерного анализа.

Кластерный анализ выполняет следующие основные задачи:

· Разработка типологии или классификации.

· Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов.

· Порождение гипотез на основе исследования данных.

· Проверка гипотез или исследования для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.

Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы:

· Отбор выборки для кластеризации. Подразумевается, что имеет смысл кластеризовать только количественные данные.

· Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке, то есть признакового пространства.

· Вычисление значений той или иной меры сходства (или различия) между объектами.

· Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов.

· Проверка достоверности результатов кластерного решения.

Можно встретить описание двух фундаментальных требований предъявляемых к данным — однородность и полнота. Однородность требует, чтобы все кластеризуемые сущности были одной природы, описываться сходным набором характеристик^[6]. Если кластерному анализу предшествует факторный анализ, то выборка не нуждается в «ремонте» — изложенные требования выполняются автоматически самой процедурой факторного моделирования (есть ещё одно достоинство — z-стандартизация без негативных последствий для выборки; если её проводить непосредственно для кластерного анализа, она может повлечь за собой уменьшение чёткости разделения групп). В противном случае выборку нужно корректировать.

· Признаковое описание объектов. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.

· Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов метрического пространства.

· Матрица сходства между объектами^[7]. Учитывается степень сходства объекта с другими объектами выборки в метрическом пространстве. Сходство здесь дополняет расстояние (различие) между объектами до 1.

В современной науке применяется несколько алгоритмов обработки входных данных. Анализ путём сравнения объектов, исходя из признаков, (наиболее распространённый в биологических науках) называется Q-типом анализа, а в случае сравнения признаков, на основе объектов — R-типом анализа. Существуют попытки использования гибридных типов анализа (например, RQ-анализ), но данная методология ещё должным образом не разработана.

Дата добавления: 2015-06-28