Кластерный анализ: методы объединения объектов.

• «Ближнего соседа» Расстояние между двумя кластерами определяется расстоянием между двумя наиболее близкими объектами (ближайшими соседями) в различных кластерах.

Позволяет выделять кластеры сложной формы при условии, что части таких кластеров соединены цепочками близких друг к другу элементов.

• «Дальнего соседа» Расстояние между двумя кластерами определяется расстоянием между двумя наиболее далекими объектами в различных кластерах.

Хорошо использовать, когда объекты действительно происходят из различных "рощ"

• Центроидный

• Варда В качестве расстояния между кластерами берется прирост суммы квадратов расстояний объектов до центров кластеров, получаемый в результате их объединения

Объединение близко расположенных кластеров и "стремление" создавать кластеры малого размера

• Невзвешенного попарного среднего

• Взвешенного попарного среднего

46. Содержание

    • Что такое статистика. Предмет. Цели. Составные части.
    • Классификация признаков.
    • Абсолютные и относительные показатели.
    • Способы формирования выборок.
    • План статистического наблюдения.
    • Виды статистического наблюдения:
    • Степенные средние.
    • 5 Базовых показателей вариационного ряда.
    • Мода и медиана.
    • Квартили и квинтили.
    • Децили и перцентили.
    • Основные показатели изменчивости.
    • Простое и взвешенное стандартное отклонение (для выборки и гс).
    • Дисперсия.
    • Относительные показатели изменчивости
    • Основные параметры нормального распределения.
    • Асимметрия.
    • Эксцесс.
    • Классификация гипотез.
    • Понятие и классификация критериев проверки гипотез.
    • Критерий Розенбаума.
    • Правила ранжирования
    • Алгоритм 4 Подсчет критерия u Манна-Уитни.
    • Критерий χ2 Пирсона.
    • Корреляция: цели, виды.
    • Надежность коэффициента корреляции.
    • Регрессия: цели, виды
    • Регрессия: ошибка выбранной математической модели.
    • Множественная регрессия.
    • Факторный анализ: цели, этапы
    • 1 Этап: Построение матрицы попарных корреляций
    • Кластерный анализ: цели, Евклидово расстояние.
    • Кластерный анализ: методы объединения объектов.
    • Кластерный анализ: стандартизация.
    • Основные характеристики кластеров.
    • Дисперсионный анализ: цели, классификация.
    • Однофакторый дисперсионный анализ: основные формулы, область применения.