Рассмотрим некоторые разновидности кластерного анализа. Одной из разновидностей методов кластерного анализа являются методы, основанные на отыскании моды распределения. В них полагается связь между кластерами и максимумами плотности распределения данных. Оценивая плотности распределения одним из известных методов и находя максимумы (моды) их соотносят с некоторыми кластерами. При необходимости возможно объединение ряда кластеров с целью реализации принадлежности исследуемого элемента среды к одному из кластеров. [c.269]
Что такое сегодня высокая процентная ставка по кредитам Мы не узнаем об этом ничего, пока не опросим некоторую группу предприятий, пользующихся кредитными ресурсами банков. Все эти предприятия пользуются кредитами на разных условиях чем надежнее заемщик, тем меньшую ставку по кредиту он может себе позволить. Все заемщики разные, однако в ходе сводного исследования вырисовывается некая целостная картина (обычно интерпретируемая как гистограмма испытаний). Становится возможным определить среднюю ставку заимствований, вокруг которой группируются все остальные ставки. И, чем далее вправо по оси X (уровень процентной ставки) мы будем двигаться от определенного среднего значения, тем больше оснований мы получаем заявлять, что данная ставка - высокая . Так мы можем выделить три группы ставок высокая , средняя , низкая - и разнести все имеющиеся ставки по выделенным классам (кластерам) двумя путями. Мы можем сделать это вполне точно (хотя и грубо), установив соответствующие интервалы на оси X, и принадлежность к тому или иному интервалу будет вызывать однозначную словесную оценку. Если делать [c.9]
Интервальные границы кластеров на соответствующих областях определения факторов (носителей) XI - XI1 представлены таблицей П2.3 Приложения 2. Степень принадлежности носителя тому или иному кластеру (нечеткому подмножеству) есть трапециевидное нечеткое число. Верхнее основание трапеции - это уровень безусловной принадлежности значений носителя кластеру (функция принадлежности равна единице). Нижнее основание трапеции - все подмножество значений фактора, признанное допустимым и относимым к данному кластеру. [c.49]
Кластерный анализ, как и дискриминантный, предназначен для классификации переменных. Однако в дискриминантном анализе необходима предварительная информация о кластерной (групповой) принадлежности каждого рассматриваемого объекта или события для того, чтобы разработать правило классификации. В отличие от этого, в кластерном анализе нет необходимости в информации о кластерной принадлежности любого из объектов. Группы, или кластеры, определяют с собранных данных, а не заранее [4]. [c.749]
Кроме того, если число определено, то можно получить о принадлежности к кластеру, Хотя эта информация следует и из диаграммы, табличная форма нагляднее, Табл. 20,2 данные о кластерной принадлежности объектов, в зависимости от принятого решения два, три или четыре кластера. Информацию такого рода можно получить для любого числа кластеров, и она полезна при принятии решения о числе кластеров. [c.761]
Затем принадлежность к одному из шести кластеров интерпретировали относительно исходных переменных деятельность, стратегия и организационная структура. Во все кластеры входило несколько преуспевающих компаний, хотя в некоторых кластерах таких компаний было существенно чем в других. Распределение фирм по кластерам подтвердило гипотезу о том, что успех компании не зависит от национальной принадлежности, поскольку американские, британские и японские компании обнаружились во кластерах. Однако [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]
На основе данных экспертного опроса, строятся функции принадлежности для кластеров внутрифирменных и конкурентных цен. Данные анализируются для каждого данного периода t в прошлом. Записывать функцию принадлежности можно табличным способом. Например, выражение высокий уровень конкурентных цен соответствует внутрифирменным ценам на 0,65 средним ценам и на 0,35 ценам ниже средних , будет выглядеть следующим образом. [c.50]
В кластере 3 представлены люди старшего возраста (40-49 лет) с уровнем доходов от 800 до 3000 юаней в месяц, работающие в кооперативах. Спрос этой группы определяется преимущественно свойствами и качеством товара и в меньшей степени ценой и принадлежностью к известной торговой марке, а также мнением других. Сходная группа потребителей относится к кластеру 6. Члены этой группы, работающие на предприятиях, принадлежащих зарубежным фирмам, более зависимы от мнения продавцов и сослуживцев. [c.210]
Среди потребителей, опрошенных в Шанхае, доминирует единственный кластер, которому соответствует 89% анкет. Группу, соответствующую этому кластеру, составляют люди среднего возраста (30-39 лет) со специальным образованием. Их предпочтения определяются главным образом качеством и свойствами товара, его ценой и принадлежностью к известной торговой марке, будучи менее всего зависимыми от советов друзей и сослуживцев (но все же в большей степени, чем у респондентов из Пекина). С мнением продавцов в этой группе считаются в наименьшей степени. [c.210]
Принадлежность кластеру ( luster membership). Указывает кластер, которому принадлежит каждый случай или объект. [c.750]
Способность нацеливания прямого маркетинга можно расширить, систематически развивая базы данных рыночного деятеля. Любой субъект (лицо или организация), имеющий адрес и, таким образом, почтовый индекс (или зип-код (zip ode)) конкретного человека или фиксированной группы населения, может получить от компании — владельца базы данных различные сведения об этом человеке или группе населения (средний доход, средний возраст и т.п.), основанные на средних значениях, характерных для данного геодемографического кластера, в котором проживает указанный человек или группа (см. главу 6). Эта информация используется для оценки потребности конкретного человека в некотором изделии при условии, что его индивидуальный профиль соответствует средним показателям, характерным для его зип-кода. Средний профиль людей, проживающих в некоторых из 47 кластеров " lusterplus" компании Donnelley, представлен на рис. 3.1 используя зип-код той или иной семьи, можно классифицировать ее по принадлежности к одному из указанных кластеров. [c.85]
В зарубежной территориально-хозяйственной практике в последние годы получили распространение целостные структуры в виде производственных кластеров. Идея кластерного подхода состоит в получении синергического эффекта от совместного использования маркетинговых, снабженческо-сбытовых, транспортных, конструкторско-технологических, производственных и иных ресурсов предприятиями, объединяемыми под эгидой производственного кластера. Причем в такой кластер могут входить предприятия разных отраслей, что характерно для современных муниципальных образований, где представлено множество унитарных предприятий различной отраслевой принадлежности. [c.133]
В конечном счете, проблема сводится к тому, как следует представлять результат, чтобы он был полезен при стоимостной оценке. Для этого полезно посмотреть, что именно получается методом Рейтинга/ранжирования. В каком-то смысле мы можем визуализировать процесс как создание отраслевого стандарта . Метод требует сопоставимого соглашения или прецедента либо кластера соглашений для оценки в баллах, потому что каждая оценка в баллах всегда находится в контексте прецедента. Сопоставимая сделка могла быть совершена с одной определенной технологией, условия лицензирования которой известны, или с совокупностью связанных (в смысле принадлежности к одной категории) лицензированных технологий. В действительности, этот метод предполагает, что оцениваемая технология принадлежит категории сопоставимой сделки. Оценка в баллах и вычисления — средства создания качественного или стоимостного отличия от сопоставимой сделки. [c.93]
Информация экспертной модели образует информационную ситуацию относительно уровня входной неопределенности финансовой модели. Она выступает как фильтр для исходных оценок параметров, преобразуя их из ряда наблюдений квазистатистики в функции принадлежности соответствующего носителя параметра тем или иным нечетко описанным кластерам (состояниям уровня параметра). Таким образом, от нечеткой оценки входных параметров после ряда преобразований мы можем перейти к нечетким оценкам финансовых результатов и оценить риск их недостижения в рамках принимаемых в плановом порядке финансовых решений. [c.35]