Data Mining



         

Иерархические методы


С понятием кластеризации мы познакомились в первом разделе курса. В этой лекции мы опишем понятие "кластер" с математической точки зрения, а также рассмотрим методы решения задач кластеризации - методы кластерного анализа.

Термин кластерный анализ, впервые введенный Трионом (Tryon) в 1939 году, включает в себя более 100 различных алгоритмов.

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.

Кластерный анализ параллельно развивался в нескольких направлениях, таких как биология, психология, др., поэтому у большинства методов существует по два и более названий. Это существенно затрудняет работу при использовании кластерного анализа.

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.

Как правило, при практическом использовании кластерного анализа одновременно решается несколько из указанных задач.

Рассмотрим пример процедуры кластерного анализа.

Допустим, мы имеем набор данных А, состоящий из 14-ти примеров, у которых имеется по два признака X и Y. Данные по ним приведены в таблице 13.1.

Таблица 13.1. Набор данных А№ примерапризнак Xпризнак Y
12719
21146
32515
43627
53525
61043
71144
83624
92614
102614
11945
123323
132716
141047

Данные в табличной форме не носят информативный характер.


Содержание    Вперед