Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 234
ПАКЕТЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОГРАММ, СОДЕРЖАЩИЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МЕТОДОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
Возможно, наиболее удобным и общедоступным программным обеспечением кластерного анализа являются подпрограммы, содержащиеся в таких пакетах статистических программ, как: BMDP (Dixon, 1983), SAS (SAS Institute, 1982), SPSS (SPSS, 1984). Концепции, заложенные в основу этих пакетов, хорошо известны. Они открывают непрограммистам сравнительно легкий доступ к сложным статистическим методам решения широкого круга исследовательских задач. Помогает пользователю и то, что в пакетах программ используется язык управления заданиями вычислительной системы, позволяющий с минимальными усилиями передавать вычислительной системе запросы пользователя. Эти пакеты программ содержат также разнообразные методы отбора и обработки данных, позволяющие сделать сложный анализ простым и выполнимым. Если же пакет программ содержит метод, представляющий интерес для пользователя, то преимущества применения уже существующих пакетов статистических программ становятся значительными.
За исключением программы BMDP, число различных дополнительных программ кластеризации, содержащихся в большинстве статистических пакетов, очень мало. Например, ранняя версия SAS содержала только один метод кластеризации, a SPSS — ни одного. Однако такое положение существенно изменилось. Для BMDP были разработаны четыре процедуры кластерного анализа: 1) методы одиночной, полной и средней связей для группировки
Признаков; 2) методы средней связи (центроидная группировка), одиночной связи и k-ближайших соседей для группировки объектов; 3) блочный метод кластеризации (Hartigan, 1975) для одновременной группировки объектов и признаков; 4) итеративный метод -средних, образующий разбиения объектов. (Последняя процедура, BMDPKM, была использована в примере, иллюстрирующем применение методики повторных выборок; см. разд. IV.) Процедуры BMDP снабжены хорошими описаниями, имеют понятные распечатки и ими довольно легко пользоваться. Наиболее серьезными недостатками этого пакета программ являются небольшое число иерархических агломеративных методов кластеризации объектов и возможность выбора лишь четырех мер сходства (евклидово расстояние, метрика Минковского, расстояние хи-квад-рат и ф-коэффициент).