Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 201
Метод полных связей. В этом методе в противоположность методу одиночной связи правило объединения указывает, что сходство между кандидатами на включение в существующий кластер и любым из элементов этого кластера не должно быть меньше некоторого порогового уровня (Sokal and Michener, 1958). Настоящее правило более жесткое, чем правило для метода одиночной связи, и поэтому здесь имеется тенденция к обнаружению относительно компактных гиперсферических кластеров, образованных объектами с большим сходством. Хотя дерево, порожденное методом полных связей ( 5), дает наглядное представление о найденных кластерах данных, все же сравнение полученной классификации с известной не говорит о хорошем их соответствии. Приведенная ниже информация показывает распределение объектов по кластерам и диагностическим классам. Точное решение давало бы взаимооднозначное соответствие между кластерами и диагностическими классами. Однако в решении, полученном по методу полных связей, оно явно отсутствует. Как распределены объекты по классам и кластерам, показано в це:
Метод средней связи. Предложенный Сокэлом и Миченером (1958) метод средней связи разрабатывался в качестве «средства борьбы» с крайностями как метода одиночной связи, так и метода полной связи. Хотя есть несколько вариантов метода, по существу, в каждом из них вычисляется среднее сходство рассматриваемого объекта со всеми объектами в уже существующем кластере, а затем, если найденное среднее значение сходства достигает или превосходит некоторый заданный пороговый уровень сходства, объект пединяется к этому кластеру. Чаще всего используется вариант метода средней связи, в котором вычисляется среднее арифметическое сходство между объектами кластера и кандидатом на включение. В других вариантах метода средней связи вычисляется сходство между центрами тяжести двух кластеров, подлежащих объединению. Метод средней связи широко использовался в био-