Глава 20. Кластерный анализ

Глава 20. Кластерный анализ Кластерный анализ 20.1 Принцип кластерного анализа 20.2 Иерархический кластерный анализ 20.2.1 Иерархический кластерный анализ с двумя переменными 20.2.2 Иерархический...

Кластерный анализ В результате кластерного анализа при помощи предварительно заданных переменных формируются группы наблюдений. Под наблюдениями здесь понимаются отдельные личности (респонденты) и...

20.3.3 Бинарные переменные Здесь, как правило, речь идёт о переменных, которые указывают на факт осуществления некоторого события или выполнения определённого критерия. В файле данных это обстояте...

20.4 Методы объединения SPSS предлагает, в общей сложности, семь методов объединения. Из них метод Связь между группами (Between-groups linkage) устанавливается по умолчанию. Связь между группами...

20.5 Кластерный анализ при большом количестве наблюдений (Кластерный анализ методом к-средних) Иерархические методы объединения, хотя и точны, но трудоёмки: на каждом шаге необходимо выстраивать д...

Диалоговое окно K-Means Cluster Analysis (Анализ кластерных центров) Переменные от fac1_1 до fac4_1 поместите в поле тестируемых переменных. Теперь Вы подошли к тому месту, где нужно указывать кол...

Диалоговое окно K-Means Cluster Analysis (Анализ кластерных центров)...

Файл с первичными кластерными центрами Мы надеемся, что при помощи приведенных примеров нам удалось пробудить у Вас интерес к кластерному анализу и облегчить понимание интереснейших статистических...

20.1 Принцип кластерного анализа Для рассмотрения принципа кластерного анализа выберем сначала очень простой пример. Откройте файл bier.sav, который содержит некоторые данные о 17 сортах пива (см....

Данные файла bier.sav в редакторе данных Переменная herkunft (производитель) указывает на страну-производителя пива, где США закодированы с помощью единицы. Расходы (kosten) приведены в долларах С...

Диаграмма рассеяния переменных kalorien (калории) и kosten (расходы) В соответствии с этой формулой расстояние между сортами пива Budweisei Heineken составляет: Это расстояние лишь незначительно п...

20.2 Иерархический кластерный анализ В иерархических методах каждое наблюдение образовывает сначала свой отдельный кластер. На первом шаге два соседних кластера объединяются в один; этот процесс м...

20.2.1 Иерархический кластерный анализ с двумя переменными Соберём заданные 17 сортов пива в кластеры при помощи параметров kalorien (калории) и kosten (расходы). Выберите в меню Analyze (Анализ)...

Диалоговое окно Hierarchical Cluster Analysis (Иерархический кластерный анализ) С помощью кнопки Method... (Метод) Вы получаете возможность выбрать метод образования кластеров, а также метод расче...

20.2.2 Иерархический кластерный анализ с более чем двумя переменными Рассмотрим пример из области кадровой политики некоего предприятия. 18 претендентов прошли 10 различных тестов в кадровом отдел...

20.2.3 Иерархический кластерный анализ с предварительным факторным анализом Рассмотрим пример из области географии. В 28 европейских странах в 1985 году были собраны следующие данные, выступающие...

20.3 Меры расстояния и меры сходства Основой кластеризации (образования групп) наблюдений является дистанционная матрица и матрица подобия наблюдений. Так как расстояние (дистанция) также применяе...

20.3.1 Переменные, относящиеся к интервальной шкале (метрические переменные) Для переменных такого рода на выбор предлагается восемь различных мер расстояния и мер сходства, которые мы и рассмотри...

20.3.2 Частоты В качестве примера возьмём файл laender.sav, в котором значения переменных отображают частоты. В файле находится текстовая переменная land (федеральная земля) и три переменные cdu,...