<<
>>

7.2.1. Иерархический кластерный анализ

Процедура иерархического кластерного анализа в SPSS предусматривает группировку как объектов (строк матрицы данных), так и переменных (столбцов). Можно считать, что в последнем случае роль объектов играют переменные, а роль переменных - столбцы.

Этот метод реализует иерархический агломеративный алгоритм.

Его смысл заключается в следующем. Перед началом кластеризации все N объектов считаются отдельными кластерами, которые в ходе алгоритма объе-диняются. Вначале выбирается пара ближайших кластеров, которые объединяются в один кластер. В результате количество кластеров становится равным N - 1. Процедура повторяется, пока все классы не объединятся. На любом этапе объединение можно прервать, получив нужное число кластеров. Таким образом, результат работы алгоритма агрегирования определяют способы вычисления расстояния между объектами и определения близости между кластерами.

Для определения расстояния между парой кластеров могут быть сформулированы различные подходы, для чего в SPSS предусмотрены методы, определяемые на основе расстояний между объектами:

Среднее расстояние между кластерами (Between-groups linkage).

Среднее расстояние между всеми объектами пары кластеров с учетом расстояний внутри кластеров (Within-groups linkage).

Расстояние между ближайшими соседями - ближайшими объектами кластеров (Nearest neighbour).

Расстояние между самыми далекими соседями (Furthest neighbour).

Расстояние между центрами кластеров (Centroid clustering), или «центроидный» метод. Недостатком этого метода является то, что центр объединенного кластера вычисляется как среднее центров объединяемых кластеров, без учета их объема.

Метод медиан - тот же «центроидный» метод, но центр объединенного кластера вычисляется как среднее всех объектов (Median clustering).

Метод Варда (Ward's method). В качестве расстояния между кластерами берется прирост суммы квадратов расстояний объектов до центров кластеров, получаемый в результате их объединения.

<< | >>
Источник: Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С.. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS. 2002

Еще по теме 7.2.1. Иерархический кластерный анализ:

  1. Кластерный анализ.
  2. 7.2. Кластерный анализ
  3. 4.1.4. Кластерный анализ.
  4. 2.1.3 Основная задача кластерного анализа
  5. Анализ взаимодействия государственной власти, вузов и бизнеса: региональный кластерный подход
  6. 2.1.5 Классификация методов кластерного анализа, основанных на использовании понятий дистанционной меры и нечеткого множества.
  7. Иерархическая колея
  8. Серийная, гнездовая, кластерная выборка
  9. Информационно-поисковые языки с иерархической классификацией
  10. Дифференциация по иерархическим уровням