Все о психологии

Психология, статьи по психологии

Главная Психология сознания

Метод кластерного анализа.

загрузка...

При анализировании социально-экономических явлений и составлении прогнозов, мы зачастую сталкиваемся с многомерностью описаний. Как правило, это проявляется при решении основных вопросов, связанных с сегментированием рынка и построением типологии стран при наличии огромного числа показателей, а также при прогнозировании конъюнктуры рынка, экономической депрессии и прочих проблем. Методы многомерного анализа выступают в качестве количественного инструмента для проведения исследований большинства социально-экономических процессов, которые можно описать только при наличии огромного количества характеристик. В ним можно отнести: метод кластерного анализа, распознавание образов, таксономию и факторный анализ.

Кластерный анализ позволяет наиболее четко отображать свойства и храрктеристики многомерного аанализа. Свое первое применение он нашел в социологии, а в 1939 году исследователь Трион определил его предмет и описание. Метод кластерного анализа может быть использован в разных сферах и случаях, где все сводится к группировке по количественному параметру, поскольку его основным предназначением является разбиение исследуемых объектов на группы (кластеры), схожие по одному или нескольким признакам. К тому же он не накладывает ограничений на изучаемые объекты, что позволяет изучать огромное множество данных, имеющих произвольную природу. В результате применяемый метод способствует обработке, сокращению и сжатию информации социально-экономической значимости для придания ей большей наглядности и компактности.

Как и все в мире, метод кластерного анализа, наряду со своими преимуществами, имеет недостатки и некоторые ограничения. В качестве одного из них может выступать количество и состав кластеров в зависимости от определенных критериев разбиения. Придание исходному материалу более компактный сжатый вид способствует потере индивидуальных черт и характеристик, проявлению искажений, поскольку происходит замена на более обобщенные значения имеющихся параметров кластера. В результате, кластерный анализ учитывает, что масштаб подобран абсолютно правильно и все выбранные характеристики и параметры допускаются к разбиению на конкретные кластеры.

Основные методы кластерного анализа, применяемые в наши дни.

В современном мире существует огромное множество методов, применяющихся для проведения кластерного анализа. Рассмотрим наиболее известные и широко применяемые:

  • метод полных связей — заключается в том, что два объекта одного кластера имеют определенный коэффициент сходства, который значительно меньше порогового значения;
  • метод максимального локального расстояния — в данном случае каждый исследуемый объект выступает в качестве одноточечного кластера. Согласно данному методу, все объекты группируются согласно правилу: кластеры могут объединиться только в том случае, если расстояние между точками одного кластера максимально, а второго — минимально. Процедура проводится в один этап, а в качестве результата выступают разбиения, имеющие сходства с разбиениями, полученными в ходе предыдущего методами (для всех пороговых значений);
  • метод Ворда — данный метод направлен на группировку наиболее близко расположенных групп кластеров. В этом случае применяется сумма квадратов отклонений внутри группы (т. е. сумма квадратов расстояний между всеми точками, принадлежащими данному объекту), а также средняя по кластеру, в который входит данный объект. Каждый последующий этап объединяет кластеры, приводящие к незначительному (нулевому) увеличению целевой функции;
  • центроидный метод — учитывает расстояние между кластерами, как расстояние между их центрами (средними значениями). Достаточно часто данный метод называют методом взвешенных групп.
загрузка...