Кластерный анализ. Характеристики кластера, методы объединения объектов

Разделение выборки объектов на непересекающиеся подмножества (кластеры) так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.

Цели кластеризации

l Понимание данных (Каждому кластеру – свой метод анализа)

l Сжатие данных (Один типичный представитель от каждого кластера)

l Novelty Detection (Выделение нетипичных объектов)

Мера расстояния между кластерами – Евклидово расстояние

Методы объединения объектов в кластеры

l «Ближнего соседа»

l «Дальнего соседа»

l Центроидный

l Варда

l Невзвешенного попарного среднего

Взвешенного попарного среднего

Характеристики кластера

l Центр кластера - среднее геометрическое место точек в пространстве переменных.

l Радиус кластера - максимальное расстояние точек от центра кластера.

l Спорный объект - объект, который может быть отнесен к нескольким кластерам.

l Размер кластера может быть определен либо по радиусу кластера, либо по среднеквадратичному отклонению объектов для этого кластера.

l Объект относится к кластеру, если расстояние от объекта до центра кластера не больше радиуса кластера. Если это условие выполняется для двух и более кластеров, объект является спорным.