Кластерный анализ. Кластерный анализ – это процедура, которая позволяет на основе множества признаков, характеризующих ряд объектов

Кластерный анализ – это процедура, которая позволяет на основе множества признаков, характеризующих ряд объектов, сгруппировать их в классы (кластеры) так, чтобы объекты, входящие в один класс, были более однородными, чем объекты, входящие в другие классы. Группировка происходит на основе вычисления расстояний между объектами в различных метриках по числовым значениям признаков.

Большинство методов кластеризации (иерархической группировки) являются аггломеративными (объединительными) – они начинаются с создания элементарных кластеров, каждый из которых состоит ровно из одного исходного наблюдения (одной точки), а на каждом последующем шаге происходит объединение двух наиболее близких кластеров в один. Момент остановки этого процесса может задаваться исследователем (например, указанием требуемого числа кластеров или максимального расстояния, при котором допустимо объединение). Графическое изображение процесса объединения кластеров может быть получено с помощью дендрограммы – дерева объединения кластеров. Другие методы кластерного анализа являются дивизивными – они пытаются разбивать объекты на кластеры непосредственно.

Методы кластеризации довольно разнообразны, в них по-разному выбирается способ определения близости между кластерами (и между объектами), а также используются различные алгоритмы вычислений. Заметим, что результаты кластеризации зависят от выбранного метода, и эта зависимость тем сильнее, чем менее явно изучаемая совокупность разделяется на группы объектов. Поэтому результаты вычислительной кластеризации могут быть дискуссионными. Иногда результаты кластеризации можно обосновать с помощью методов дискриминантного анализа.

Методы одномерного и многомерного статистического анализа данных можно реализовать на компьютере с помощью универсальных статистических пакетов STADIA, STATGRAFICS, SYSTAT, а также специализированных пакетов, имеющих большие возможности как в смысле размерности многомерных методов, так и графические.