Data Mining



         

Процесс кластерного анализа. Рекомендуемые этапы


В общем случае все этапы кластерного анализа взаимосвязаны, и решения, принятые на одном из них, определяют действия на последующих этапах.

Аналитику следует решить, использовать ли все наблюдения либо же исключить некоторые данные или выборки из набора данных.

Выбор метрики и метода стандартизации исходных данных.

Определение количества кластеров (для итеративного кластерного анализа).

Определение метода кластеризации (правила объединения или связи).

По мнению многих специалистов, выбор метода кластеризации является решающим при определении формы и специфики кластеров.

Анализ результатов кластеризации. Этот этап подразумевает решение таких вопросов: не является ли полученное разбиение на кластеры случайным; является ли разбиение надежным и стабильным на подвыборках данных; существует ли взаимосвязь между результатами кластеризации и переменными, которые не участвовали в процессе кластеризации; можно ли интерпретировать полученные результаты кластеризации.

Проверка результатов кластеризации. Результаты кластеризации также должны быть проверены формальными и неформальными методами. Формальные методы зависят от того метода, который использовался для кластеризации. Неформальные включают следующие процедуры проверки качества кластеризации:

  • анализ результатов кластеризации, полученных на определенных выборках набора данных;
  • кросс-проверка;
  • проведение кластеризации при изменении порядка наблюдений в наборе данных;
  • проведение кластеризации при удалении некоторых наблюдений;
  • проведение кластеризации на небольших выборках.

Один из вариантов проверки качества кластеризации - использование нескольких методов и сравнение полученных результатов. Отсутствие подобия не будет означать некорректность результатов, но присутствие похожих групп считается признаком качественной кластеризации.




Содержание  Назад  Вперед