Ниже иерархическая кластеризация на примере изучения различий в маркетинговой стратегии фирм США, Японии и Великобритании. [c.763]
Большинство данных, касающихся эффективности компаний, стратегии и организации, собраны с использованием пятибалльных семантических дифференциальных шкал. Первая стадия анализа включала факторный анализ переменных, описывающих стратегии фирм и маркетинговые виды деятельности. Для того чтобы идентифицировать группы аналогичных компаний иерархической кластеризации использовали значения факторов. В итоге получено шесть кластеров. [c.763]
В табл. также показана кластерная принадлежность объектов и расстояние между каждым объектом и его классификационным центром. Следует отметить, что кластерные принадлежности, приведенные в табл. 20.2 (иерархическая кластеризация) и табл. 20.4 (неиерархическая кластеризация), идентичны (кластер 1 табл. 20.2 является кластером 3 в табл. 20.4, а кластер 3 табл. 20.2 — кластером 1 в табл. 20.4), Расстояния между конечными кластерными центрами указывают, что пары кластеров хорошо Для каждой переменной, лежащей в основе [c.766]
Иерархическая кластеризация переменных помогает характерные [c.767]
Решение о числе кластеров принимают по теоретическим и практическим соображениям. В иерархической кластеризации важным критерием принятия решения о числе кластеров являются расстояния, при которых происходит объединение кластеров. Относительные размеры кластеров должны быть такими, чтобы имело смысл сохранить данный кластер, а не объединить его с другими. Кластеры интерпретируют с точки зрения кластерных центроидов. Часто интерпретировать кластеры помогает их профилирование через переменные, которые не лежали в основе кластеризации. Надежность и достоверность решений кластеризации оценивают разными способами. [c.771]
Идентификационная информация, 387 Иерархическая кластеризация, 753 Измерение [c.949]
Метод кластеризации, характеризующийся построением иерархической, или древовидной, структуры. [c.753]
Иерархический метод кластеризации, при которой каждый объект первоначально находится в отдельном кластере. Кластеры группируя объекты каждый раз во все более и более крупные кластеры. [c.753]
Два главных недостатка неиерархических методов состоят в том, что число кластеров определяется заранее и выбор кластерных центров происходит независимо. Более того, результаты кластеризации могут зависеть от выбранных центров. Многие неиерархические процедуры выбирают первые k случаев (k — число кластеров), не пропуская никаких значений в качестве начальных кластерных центров. Таким образом, результаты кластеризации зависят от порядка наблюдений в данных. Неиерархическая кластеризация быстрее иерархических методов, и ее выгодно использовать при большом числе объектов или наблюдений, Высказано предположение о возможности использования иерархических и неиерархических методов в тандеме. Во-первых, первоначальное решение по кластеризации получают, используя такие иерархические методы, как метод средней связи или метод Полученное этими методами число кластеров и кластерных центроидов используют в качестве исходных данных в методе распределения [ 13]. [c.758]
Методы иерархической и неиерархической кластеризации всегда приводят к разным результатам. [c.772]
Кластерный анализ. Используйте неиерархический метод кластеризации для деления респондентов, исходя из независимых переменных, на два, три, четыре и пять кластеров. Также запустите программу выполнения иерархической чтобы получить пять [c.838]
Методы кластеризации можно разделить на два основных типа иерархические и неиерархические. Внутри каждого из них существует огромное количество различных подходов и алгоритмов. [c.22]
Подход, основанный на исследовании архетипов, соответствующих кластерам похожих наблюдений, обладает тем достоинством, что он является многомерным, и в этом состоит его отличие от анализа весов и влияний. Горман и Сейновски [127] предложили способ кластеризации наблюдений с помощью весовой матрицы, зависящей от весов соединений, идущих от входных элементов к исследуемому г -му скрытому элементу. Для f -ro наблюдения метрический вектор, или вектор весов-состояния, Q имеет вид QJ [i] = [w pj ], где р— выход j-ro входного элемента. Затем для каждой пары векторов весов-состояния вычисляется евклидово расстояние между ними, и все они записываются в матрицу расстояний. На последнем этапе к этой матрице применяется метод иерархической кластеризации. Наблюдения с близкими векторами весов-состояния образуют кластер. Усредняя все наблюдения, принадлежащие одному кластеру, получаем центроид этого кластера. Все центроиды могут быть упорядочены по уровню выходного сигнала или по уровню активации нужного скрытого элемента. Вся процедура проделывается независимо для каждого скрытого элемента. В нашем случае конфигурация сети имеет два скрытых элемента, так что описанный шаг повторяется дважды. Особенно важны значения тех центроидов, которые наиболее сильно активируют данный элемент. Поскольку вес связи, идущей от второго скрытого элемента (РЕ2) к выходному (PEOUT), очень мал (0.09), с учетом того факта, что элемент РЕ1 не всегда насыщается (уровень активации меняется в интервале [0.01,0.77]), мы при дальнейшем анализе элемент РЕ2 из рассмотрения исключим. [c.109]
Имея частичные и индифферентную полезности можем определить рыночные сегменты. Для этого применим метод иерархической кластеризации, в рамках которого группировка респондентов в кластеры (сегменты) будет проходить на основании анализа расстояния между векторами полезностей. Дендограма, отображающая результаты процесса кластеризации, приведена на рис. 34. [c.101]
План агломерации, (agglomeration s hedule). Дает информацию об объектах (событиях, случаях), которые должны быть объединены на каждой стадии процесса иерархической кластеризации. [c.750]
Методы кластеризации могут быть иерархическими и неиерархическими. Иерархическая кластеризация (hierar hi al lustering) характеризуется построением иерархической, или древовидной, структуры. [c.753]
Агломеративные методы иерархической кластеризации, которые объединяют в кластер, исходя из вычисленного расстояния между ними. [c.754]
Для иллюстрации иерархической кластеризации используем метод Варда. Результаты, полученные при кластеризации данных табл. приведены в 20.2. [c.758]
Переменные, которые являются основанием для кластеризации, следует выбирать, исходя из опыта предшествующих исследований, теоретических предпосылок, проверяемых гипотез, а также по усмотрению исследователя. Кроме того, следует выбрать соответствующую меру расстояния (сходства). Особенность иерархической кластеризации — разработка иерархической или древовидной структуры. Иерархические методы кластеризации могут быть аг-ломеративными или дивизивными. методы включают метод одиночной связи, метод полной связи и метод средней связи. Широко распространенным дисперсионным методом является метод Неиерархические методы кластеризации часто называют методами Эти методы включают последовательный пороговый метод, параллельный пороговый метод и оптимизирующее распределение. Иерархические и неиерархические методы можно применять совместно. Выбор метода кластеризации и выбор меры расстояния взаимосвязаны. [c.771]
Иерархическая кластеризация происходит последовательно либо путем объединения меньших кластеров в большие, либо путем разделения больших кластеров на меньшие. Методы кластеризации различаются правилами, которые используются для того, чтобы решить, какие из меньших кластеров будут объединены или какие из больших кластеров будут разделены. Конечным результатом этого алгоритма является дерево кластеров, именуемое дендрограммой, показывающее, каким образом кластеры соотносятся друг с другом. [c.22]
Большинство методов кластеризации (иерархической группировки) являются агломеративными (объединительными) - они начинают 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 экспертом (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 дивидивными (разделительными) - с их помощью пытаются разбивать объекты на кластеры непосредственно. [c.282]
Следующей разновидностью методов кластерного ангализа являются иерархические схемы кластеризации. Вначале каждый объект рассматривается как отдельный кластер. Затем, пошагово осуществляют объединение исходных кластеров на основе установленных способов измерения расстояния между кластерами до тех пор, пока не будет получена искомая совокупность кластеров. При этом возможно применение интерактивного режима. [c.270]
В этой главе описана основная идея кластерного анализа. Этапы кластерного анализа рассматриваются и иллюстрируются в контексте иерархической группировки с помощью статистического программного пакета. Далее представлено применение неиерархикой кластеризации, которое следует за обсуждением разбиения переменных на кластеры. Начнем с двух примеров. [c.747]
В программном пакете BMDP программой для кластеризации случаев с использованием иерархических методов является Она позволяет использовать несколько мер расстояний, но только одну из процедур метод одиночной метод или правило k ближайших соседей. Для кластеризации программа КМ, позволяющая выполнять кластеризацию объектов с Кластеризация переменных выполняется программой 1М. Она дает возможность использовать методы одиночной, полной и связи. Существует также специальная программа ЗМ для построения для категориальных переменных, объектов объединяются в кластеры, аналогичные поднаборам переменных. [c.769]