Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Кластерный анализ

Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей | Метод средних величин | Метод группировки данных | Элементарные методы обработки расчетных данных | Индексный метод | Задача 2. Индексный анализ по факторам | Задача 3. Анализ структуры совокупности | Задача 4. Пересчет показателей | Математико-статистические методы изучения связей | Корреляционный анализ |


Читайте также:
  1. I Рамочная проблемно-ориентированную методика анализа и решения организационно-экономических задач
  2. I. Анализ воспитательной работы за прошлый год
  3. I. Анализ инженерно-геологических условий площадки строительства
  4. II Когнитивный анализ
  5. II. ИЗУЧЕНИЕ ЛИТЕРАТУРЫ, ЕЕ АНАЛИЗ И СОСТАВЛЕНИЕ БИБЛИОГРАФИЧЕСКОГО СПИСКА
  6. II. Комплексный анализ эпического произведения
  7. III Когнитивная структуризация знаний об объекте и внешней среде на основе PEST-анализа и SWOT-анализа

 

Кластерный анализ - один из методов многомерного анализа, предназначенный для группировки (кластеризации) совокупности, элементы которой характеризуются многими признаками. Значения каждого из признаков служат координатами каждой единицы изучаемой совокупности в многомерном пространстве признаков. Каждое наблюдение, характеризующееся значениями нескольких показателей, можно представить как точку в пространстве этих показателей, значения которых рассматриваются как координаты в многомерном пространстве. Расстояние между точками р и q с k координатами определяется как:

 

 

Основным критерием кластеризации является то, что различия между кластерами должны быть более существенны, чем между наблюдениями, отнесенными к одному кластеру, т.е. в многомерном пространстве должно соблюдаться неравенство:

 

 

где r 1,2 - расстояние между кластерами 1 и 2.

Так же как и процедуры регрессионного анализа, процедура кластеризации достаточно трудоемка, ее целесообразно выполнять на компьютере.

 


Дата добавления: 2015-07-19; просмотров: 51 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Регрессионный анализ| Метод построения дерева решений

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)