 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал Игровые автоматы с быстрым выводом Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.
| Кластер имеет следующие математические характеристики: центр, радиус, среднеквадратическое отклонение, размер кластера.
Центр кластера - это среднее геометрическое место точек в пространстве переменных. Радиус кластера - максимальное расстояние точек от центра кластера. Спорный объект - это объект, который по мере сходства может быть отнесен к нескольким кластерам. Размер кластера может быть определен либо по радиусу кластера, либо по среднеквадратичному отклонению объектов для этого кластера. Объект относится к кластеру, если расстояние от объекта до центра кластера меньше радиуса кластера. Если это условие выполняется для двух и более кластеров, объект является спорным.
В отличие от задач классификации, кластерный анализ не требует априорных предположений о наборе данных, не накладывает ограничения на представление исследуемых объектов, позволяет анализировать показатели различных типов данных (интервальным данным, частотам, бинарным данным). При этом необходимо помнить, что переменные должны измеряться в сравнимых шкалах. Кластерный анализ позволяет сокращать размерность данных, делать ее наглядной. Кластерный анализ может применяться к совокупностям временных рядов, здесь могут выделяться периоды схожести некоторых показателей и определяться группы временных рядов со схожей динамикой. Задачи кластерного анализа можно объединить в следующие группы: 1. Разработка типологии или классификации. 2. Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов. 3. Представление гипотез на основе исследования данных. 4. Проверка гипотез или исследований для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.
Применение кластерного анализа Кластерный анализ применяется в различных областях. Он полезен, когда нужно классифицировать большое количество информации. Обзор многих опубликованных исследований, проводимых с помощью кластерного анализа, дал Хартиган (Hartigan, 1975). В медицине используется кластеризация заболеваний, лечения заболеваний или их симптомов, а также таксономия пациентов, препаратов и т.д., а также классификация симптомов. В археологии устанавливаются таксономии каменных сооружений и древних объектов и т.д. В менеджменте примером задачи кластеризации будет разбиение персонала на различные группы, классификация потребителей и поставщиков, выявление схожих производственных ситуаций, при которых возникает брак. В социологии задача кластеризации - разбиение респондентов на однородные группы. В маркетинге это может быть задача сегментации конкурентов и потребителей. Так, одной из наиболее важных задач при применении кластерного анализа в маркетинговых исследованиях является анализ поведения потребителя, а именно: группировка потребителей в однородные классы для получения максимально полного представления о поведении клиента из каждой группы и о факторах, влияющих на его поведение. Важной задачей, которую может решить кластерный анализ, является позиционирование, т.е. определение ниши, в которой следует позиционировать новый продукт, предлагаемый на рынке. В результате применения кластерного анализа строится карта, по которой можно определить уровень конкуренции в различных сегментах рынка и соответствующие характеристики товара для возможности попадания в этот сегмент. С помощью анализа такой карты возможно определение новых, незанятых ниш на рынке, в которых можно предлагать существующие товары или разрабатывать новые. Кластерный анализ также может быть удобен, например, для анализа клиентов компании. Для этого все клиенты группируются в кластеры, и для каждого кластера вырабатывается индивидуальная политика. Такой подход позволяет существенно сократить объекты анализа, и, в то же время, индивидуально подойти к каждой группе клиентов. В целом методы кластеризации делятся на агломеративные (лат. agglomeratus - скопление), итеративные (лат. iterativus - часто повторяемый) и дивизимные(фр. division - деление, разделение). В агломеративных или объединительных методах происходит последовательное объединение наиболее близких объектов в один кластер. Процесс такого последовательного объединения можно показать на графике в виде дендрограммы или дерева объединения. Методы кластерного анализа можно разделить на две группы: · иерархические; · неиерархические.
|
