7.2. Кластерный анализ
Если данные понимать как точки в признаковом пространстве, то задача кластерного анализа формулируется как выделение сгущений точек, разбиение совокупности на однородные подмножества объектов.
При проведении кластерного анализа обычно определяют расстояние на множестве объектов; алгоритмы кластерного анализа формулируют в терминах этих расстояний. Мер близости и расстояний между объектами существует великое множество. Их выбирают в зависимости от цели исследования. В частности, евклидово расстояние лучше использовать для коли-чественных переменных, расстояние хи-квадрат - для исследования частотных таблиц, имеется множество мер для бинарных переменных.
Кластерный анализ является описательной процедурой, он не позволяет сделать никаких статистических выводов, но дает возможность провести своеобразную разведку - изучить структуру совокупности.
Еще по теме 7.2. Кластерный анализ:
- Кластерный анализ.
- 4.1.4. Кластерный анализ.
- 2.1.3 Основная задача кластерного анализа
- 7.2.1. Иерархический кластерный анализ
- Анализ взаимодействия государственной власти, вузов и бизнеса: региональный кластерный подход
- 2.1.5 Классификация методов кластерного анализа, основанных на использовании понятий дистанционной меры и нечеткого множества.
- Серийная, гнездовая, кластерная выборка
- Кластерный концепт креативности Cluster concept of creativity
- Сущность операционного анализа в рыночной экономике.Операционный анализ как инструмент управления деятельностью предприятия.Связь операционного анализа с другими функциями управления.
- Методы дифференциации затрат.Анализ безубыточности производства.Методы анализа зависимости между доходами от продажи, издержками и прибылью.Факторный анализ безубыточности.