Факторный анализ 235

Новости
Просмотров: 380



Во втором пакете статистических программ, SAS, до недавнего времени был лишь один метод кластерного анализа — метод полной связи. Однако в недавнюю версию этого пакета (SAS, 1982) включены существенные добавления, хотя, как ни странно, в нем уже нет метода полной связи. Пакет программ (в рамках процедуры CLUSTER) сейчас содержит метод центра тяжести, метод Уорда и иерархический агломеративный метод средней связи. Евклидово расстояние — все еще единственная используемая мера сходства. В процедуре FASTCLUS был добавлен метод 6-средних (центроидный метод группировки Андерберга). И наконец, в пакет был включен факторный метод кластеризации признаков (процедура VARCLUS) В пакете было увеличено число диагностических программ, аналогичных имеющимся в пакете CLUSTAN. Значительный интерес представляет новая процедура остановки при определении числа кластеров — кубический критерий кластеризации. Эта процедура была добавлена в последнюю версию пакета программ, но авторы SAS не опубликовали никаких работ, которые могли бы продемонстрировать ее обоснованность или практичность в прикладных исследованиях.

В программе SPSS в настоящее время нет ни одного метода кластерного анализа. Однако есть новая процедура CLUSTER (Bajaj, 1979), которая, возможно, будет включена в SPSS. Новая процедура содержит 27 мер сходства, большинство из них — коэффициенты ассоциативности. В пакете имеется семь иерархических агломеративных методов (включая методы одиночной, полной и средней связей и метод Уорда), которые может применять пользователь.

пакеты программ кластерного анализа

С точки зрения серьезного исследователя, пакеты программ кластерного анализа обладают максимальной гибкостью и большими удобствами для пользователя. Они сочетают преимущества общих пакетов статистических программ (интегрированный язык управления, процедуры отбора и обработки данных) с чертами,

Другие новости по теме:

  • Факторный анализ 234
  • Факторный анализ 236
  • Факторный анализ 237
  • Факторный анализ 232
  • Факторный анализ 241

  •  (голосов: 0)

    Комментарии (0)