Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 209
Исследование методом Монте-Карло работы итеративных методов показало, что главная причина появления субоптимальных решений заключается в плохом исходном разбиении набора данных (Blashfield and AJdenderfer, 1978а; Milligan, 1980). Итерации по принципу А-средних чрезвычайно чувствительны к плохим начальным разбиениям и дело еще более усложняется, когда начальное приближение выбирается случайным образом (очень распространенная возможность, предоставляемая многими пакетами программного обеспечения итеративных методов). Блэшфилд и Ол-дендерфер (1978а) показали, что разумный выбор начального разбиения лишь ненамного улучшает положение дел, но Миллиган (1980) продемонстрировал, что итерационный процесс по принципу -средних, использующий начальное разбиение, полученное кластеризацией по методу средней связи, приводит к лучшему восстановлению известной структуры данных по сравнению с прочими итеративными и иерархическими методами кластеризации. Другими исследователями было доказано, что итеративные методы дают оптимальное решение при любом начальном разбиении, если данные имеют хорошую структуру (Everitt, 1980; Bayne etal., 1980). Как видим, для решения этой задачи нужно провести больше исследований с помощью метода Монте-Карло.
ВАРИАНТЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА
Эти методы кластерного анализа весьма популярны в психологии. Они известны больше как варианты факторного анализа, обратный факторный анализ или факторизация Q-типа. Работа методов начинается с формирования корреляционной матрицы сходств между объектами. Обычно факторный анализ проводится с корреляционной матрицей размерностью РХР, но если нужно
определить кластеры, то анализ осуществляется на основе корреляционной матрицы размерностью NXN. По корреляционной матрице определяются факторы, и объекты распределяются по кластерам в зависимости от их факторных нагрузок.
Использование факторного анализа Q-типа имеет долгую историю. Самыми ревностными сторонниками этого вида кластеризации до недавнего времени были Оуверолл и Клетт (1972), а также Скиинер (1979). Предметом критики методов факторного анализа в кластеризации стали неправомерное применение линейной модели к объектам, проблема множественных факторных нагрузок (неясно, что делать с объектом, который имеет высокие нагрузки более чем для одного фактора) и двойное центрирование данных (Everitt, 1980; Fleiss et. al., 1971).