Универсально полезный

Термин кластерный анализ (впервые использованный в Tryon, 1939) включает в себя различные расчеты и методики для сбора объектов сравнительного типа в конкретные классификации. Общий вопрос, стоящий перед аналитиками во многих регионах, – это способ организации наблюдаемой информации в значимые структуры, т.е. создание научных классификаций. В конце концов, это исследовательский аппарат для изучения информации, который нацелен на разбиение различных статей на группы таким образом, чтобы уровень отношений между двумя предметами был максимальным в том случае, если у них есть место с аналогичным сбором и в целом ничтожно малым. Учитывая вышесказанное, групповое исследование может быть использовано для поиска структур в информации без предоставления разъяснений/понимания. В конце концов, групповое исследование в основном находит структуры в информации без объяснения причин их существования.

Нам удается группироваться практически в каждой части повседневной жизни. Например, сбор бургерных суставов, имеющих подобный столик в кафе, можно рассматривать как кучу индивидуумов. В продовольственных магазинах вещи сопоставимого характера, например, различные виды мяса или овощей показаны в эквиваленте или рядом с ними. Существует неисчислимое количество моделей, в которых группирование предполагает значительную работу. Например, исследователю необходимо упорядочить различные типы существ, прежде чем можно будет представить себе значительный контраст между ними. Согласно современной системе, применяемой в биологии, человек принадлежит к приматам, млекопитающим, амниотам, позвоночным, животным… Обратите внимание, что чем выше степень тотальности, тем менее сравнительными являются индивидуумы, относящиеся к отдельному классу. Человек имеет больше общего со всеми другими приматами (например, обезьянами), чем с более “отдалёнными” членами млекопитающих (например, собаками) и т.д. Ознакомиться с общими классами стратегий групповых исследований можно в разделах Присоединение (Группировка деревьев), Двустороннее Присоединение (Группировка квадратов) и k-Means Bunching (Группировка бобов). Говоря простым языком, какой бы ни была идея вашего бизнеса, когда-нибудь вы столкнетесь с проблемой группировки какой-нибудь структуры.

Испытание на фактическую огромность

Обратите внимание, что вышеизложенное говорит о группировочных расчетах и ничего не говорит о фактическом тестировании на эссенциальность. По правде говоря, групповая проверка – это не столько обычный измерительный тест, сколько “сбор” различных вычислений, которые “складывают объекты в пучки, как по всем окружающим охарактеризованным подобиям”. Дело здесь в том, что ненормально для некоторых других фактических систем, групповые стратегии исследования по большей части используются, когда у нас нет ни одной из предыдущих предположений, но мы все еще находимся в исследуемом периоде нашего исследования. Как бы то ни было, групповое изучение находит “наиболее критическую из возможных договоренностей”. Таким образом, измеримое тестирование на существенность здесь действительно не подходит, даже в ситуациях, когда учитываются р-уровни (как в группе k-implies).

Присоединение (группировка деревьев)

Разное выровненное дерево

Разделительные меры

Правила ассоциирования или связи

Обоснование

Модель в Универсально полезной презентации показывает цель расчета соединения или группировки деревьев. Причина такого расчета заключается в объединении объектов (например, существ) в более крупные связки с использованием некоторой доли близости или разделения. Следствием такой группировки является различное выровненное дерево.

Различноуровневый ТРИЦ

Рассмотрим даже Разноуровневый Участок Дерева (см. диаграмму внизу), слева от участка, мы начинаем с каждого элемента в классе, не зависящем ни от кого другого. В настоящее время мы видим, что небольшими ухаживаниями мы “разматываем” нашу основу относительно того, что является и не является единственным в своем роде. Другими словами, мы опускаемся на край по отношению к выбору, когда объявить, по крайней мере, два предмета личностями из похожей группы.

Таким образом, мы соединяем все возрастающее количество элементов вместе и объединяем (объединяем) все большие и большие группы прогрессивно различных компонентов. В конце концов, в последнем продвижении все статьи объединяются. На этих графиках четный поворот обозначает разделение навесок (на вертикальных участках сосудов вертикальная втулка обозначает разделение навесок). Таким образом, для каждой ступицы на диаграмме (в которой имеется другая форма связки) можно проследить стандартное разделение, при котором отдельные компоненты были соединены в одну группу. В тот момент, когда информация содержит безошибочную “структуру” по группам статей, которые похожи друг на друга, эта структура будет регулярно отражаться в различных выровненных деревьях в виде отдельных ветвей. В качестве эффекта эффективного исследования с помощью техники соединения можно выделить пучки (ветви) и перевести эти ветви.

МЕРОПРИЯТИЯ РАЗДЕЛА

Техника сшивания или склеивания деревьев использует различия (сходства) или разделение между объектами при формировании групп. Сложности – это множество решений, которые заполняют в качестве критериев для сбора или разделения вещей. В прошлой модели стандартом для сбора различных ужинов было наличие или отсутствие похожего стола. Эти разделения (подобия) могут быть основаны на одиночном измерении или различных измерениях, при этом каждое измерение говорит о стандарте или условии для сбора объектов. Например, если бы мы каким-то образом случайно собрали быструю пищу, то можно было бы рассмотреть количество калорий, которые они содержат, их ценность, эмоциональные оценки вкуса и так далее. Самый простой метод обработки разделений между объектами в многомерном пространстве – это регистрация евклидовых разделений. В том случае, если у нас было несколько размерных пространств, то эта мера является реальным геометрическим разделением между объектами в пространстве (т.е. как бы оценивается линейкой). В любом случае, вычисление разделения не “наводит на мысль”, независимо от того, являются ли разделения, которые “питают” его, истинными разделениями или какой-то другой определенной пропорцией разделения, которая становится все более важной для аналитика, и зависит от выбора специалистом правильной стратегии для своего конкретного применения.

Эвклидовое разделение. Скорее всего, это наиболее часто выбираемый вид разделения. Это просто геометрическое разделение в многомерном пространстве. Оно обрабатывается как:

расстояние(x,y) = {Σi (xi – yi)2 }½

Обратите внимание, что евклидовые (и квадратные евклидовые) выделения, как правило, обрабатываются из сырой информации, а не из институционализированной информации. Эта техника имеет определенные фокусы (например, на разделение между любыми двумя пунктами не влияет распространение новых статей на экспертизу, что может быть исключением). Как бы то ни было, на разделение могут существенно повлиять контрасты по масштабу между измерениями, из которых регистрируются разделения. Например, если одно из измерений означает преднамеренную длину в сантиметрах, а Вы в этот момент конвертируете ее в миллиметры (дублируя качества на 10), то на последующие евклидовые или квадратные евклидовые разделения (вычисленные из различных измерений) могут оказывать невероятное влияние (т.е. односторонние – те измерения, которые имеют больший масштаб), и поэтому последствия групповых исследований могут быть совершенно разными. По большей части, большая практика заключается в изменении измерений таким образом, чтобы они имели сопоставимые масштабы.

Квадратное евклидово разделение. Возможно, вам понадобится возвести в квадрат стандартное разделение евклидов, чтобы логически увеличить нагрузку на объекты, которые далее разделены. Это разделение зарегистрировано как (см. дополнительно примечание в предыдущем отрывке):

Разделение город-квадрат (Манхэттен). Это разделение, по сути, является нормальным контрастом между измерениями. Большую часть времени это разделение дает такие результаты, как простое евклидовое разделение. Тем не менее, обратите внимание, что в этой мере, влияние одиночных огромных контрастов (аномалий) является рукавным (так как они не квадратны). Разделение город-квадрат показано как:

расстояние(x,y) = I |xi – yi|

Разделение Чебычева. Эта мера разделения может подойти в ситуациях, когда необходимо охарактеризовать две статьи как “различные” в случае, если они различаются по любому из измерений. Чебычевское разделение показано как:

расстояние(x,y) = Maximum|xi – yi|.

Разделение энергии. Время от времени нам может понадобиться увеличивать или уменьшать динамический вес, который ставится на измерения, на которых отдельные изделия совершенно разные. Этого можно добиться с помощью разделения мощностей. Разделение мощностей представлено как:

расстояние(x,y) = (I |xi – yi|p)1/r

где r и p – параметры, характеризующие клиента. Пара вычислений модели может показать, как эта мера “продолжается”. Параметр p контролирует динамический вес, который накладывается на контрасты при индивидуальных измерениях, параметр r контролирует динамический вес, который накладывается на более крупные контрасты между объектами. Если r и p эквивалентны 2, то в этот момент это разделение эквивалентно разделению Евклидана.

Разница в процентах. Эта мера особенно ценна, если информация по измерениям, включенным в экспертизу, является неснижаемой по своей природе. Это разделение представлено как:

расстояние(x,y) = (число xi yi)/I