Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 196
7) методы, использующие теорию графов.
Эти семейства соответствуют различным подходам к созданию групп, и применение различных методов к одним и тем же данным может привести к сильно различающимся результатам. В конкретных отраслях науки могут оказаться особенно полезными определенные семейства методов. Так, иерархические агломеративные методы чаще всего используются в биологии, тогда как факторные аналитические методы большим успехом пользуются в психологии. Когда сталкиваешься с трудной проблемой: «Какой из кластерных методов использовать?», важно помнить, что этот метод должен находиться в согласии с ожидаемым характером классификации, применяемыми признаками и мерой сходства (если она требуется для оценки подобия объектов).
Наиболее известными семействами кластерных методов, используемыми в социальных науках, являются иерархические агломеративные, иерархические дивизимные и факторные. Поэтому каждый из этих трех методов будет рассмотрен более детально на примере двух наборов данных, описанных в разд. I. Другие, менее известные семейства будут обсуждены более кратко.
ИЕРАРХИЧЕСКИЕ АГЛОМЕРАТИВИЫЕ МЕТОДЫ
Из семи семейств кластерных методов наиболее часто в приложениях употребляются иерархические агломеративные методы. Проанализировав все опубликованные в 1973 г. работы, в которых использовался кластерный анализ, Бл'эшфилд и Олдендерфер (1978b) нашли, что в 2/3 этих статей применяется какой-либо из иерархических агломеративных методов.
Самым легким для понимания из иерархических агломеративных методов является метод одиночной связи. Рассмотрим матрицу сходства размерностью 6X6, которая была получена в разд. II с помощью коэффициента Жаккара для данных о захоронениях. Метод одиночной связи начинает процесс кластеризации с поиска двух наиболее похожих объектов в матрице сходства. В этом примере наиболее схожими являются объекты ПЖЭ (подросток, женский пол, элитарный) и ВЖЭ (взрослый, женский пол, элитарный) с уровнем сходства / = 0,750. На следующем шаге к этой группе пединяется объект ВМЭ, так как его коэффициент сходства с ПЖО равен 0,500. Дело в том, что по правилу объединения для метода одиночной связи новый кандидат на включение в состав кластера пединяется к существующей группе в том случае, если он имеет наивысший уровень сходства с каким-либо из членов этой группы. Другими словами, для объединения двух объектов требуется только одна связь между ними. Третий шаг пединяет объект ПМН к кластеру, содержащему объекты ВЖЭ, ВМЭ и ПЖЭ, потому что он тоже имеет коэффициент сходства с ВМЭ, равный 0,500. Четвертый шаг процесса кластеризации пединяет объект РМН к группе, образованной объектами ПЖЭ, ВМЭ, ВЖЭ и ПМН с уровнем сходства 7=0,333.