, государственном управлении , филологии , антропологии , маркетинге , социологии , геологии и других дисциплинах. Однако универсальность применения привела к появлению большого количества несовместимых терминов, методов и подходов, затрудняющих однозначное использование и непротиворечивую интерпретацию кластерного анализа.

Энциклопедичный YouTube

• 1 / 5

  Кластерный анализ выполняет следующие основные задачи:

  • Разработка типологии или классификации.
  • Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов.
  • Порождение гипотез на основе исследования данных.
  • Проверка гипотез или исследования для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.

  Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы:

  • Отбор выборки для кластеризации. Подразумевается, что имеет смысл кластеризовать только количественные данные.
  • Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке, то есть признакового пространства.
  • Вычисление значений той или иной меры сходства (или различия) между объектами.
  • Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов.
  • Проверка достоверности результатов кластерного решения.

  Можно встретить описание двух фундаментальных требований предъявляемых к данным - однородность и полнота. Однородность требует, чтобы все кластеризуемые сущности были одной природы, описывались сходным набором характеристик . Если кластерному анализу предшествует факторный анализ , то выборка не нуждается в «ремонте» - изложенные требования выполняются автоматически самой процедурой факторного моделирования (есть ещё одно достоинство - z-стандартизация без негативных последствий для выборки; если её проводить непосредственно для кластерного анализа, она может повлечь за собой уменьшение чёткости разделения групп). В противном случае выборку нужно корректировать.

  Типология задач кластеризации

  Типы входных данных

  В современной науке применяется несколько алгоритмов обработки входных данных. Анализ путём сравнения объектов, исходя из признаков, (наиболее распространённый в биологических науках) называется Q -типом анализа, а в случае сравнения признаков, на основе объектов - R -типом анализа. Существуют попытки использования гибридных типов анализа (например, RQ -анализ), но данная методология ещё должным образом не разработана.

  Цели кластеризации

  • Понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй »).
  • Сжатие данных . Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.
  • Обнаружение новизны (англ. novelty detection ). Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.

  В первом случае число кластеров стараются сделать поменьше. Во втором случае важнее обеспечить высокую степень сходства объектов внутри каждого кластера, а кластеров может быть сколько угодно. В третьем случае наибольший интерес представляют отдельные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров.

  Во всех этих случаях может применяться иерархическая кластеризация , когда крупные кластеры дробятся на более мелкие, те в свою очередь дробятся ещё мельче, и т. д. Такие задачи называются задачами таксономии . Результатом таксономии является древообразная иерархическая структура. При этом каждый объект характеризуется перечислением всех кластеров, которым он принадлежит, обычно от крупного к мелкому.

  Методы кластеризации

  Общепринятой классификации методов кластеризации не существует, но можно выделить ряд групп подходов (некоторые методы можно отнести сразу к нескольким группам и потому предлагается рассматривать данную типизацию как некоторое приближение к реальной классификации методов кластеризации) :

  1. Вероятностный подход . Предполагается, что каждый рассматриваемый объект относится к одному из k классов. Некоторые авторы (например, А. И. Орлов) считают, что данная группа вовсе не относится к кластеризации и противопоставляют её под названием «дискриминация», то есть выбор отнесения объектов к одной из известных групп (обучающих выборок).
  2. Подходы на основе систем искусственного интеллекта: весьма условная группа, так как методов очень много и методически они весьма различны.
  3. Логический подход. Построение дендрограммы осуществляется с помощью дерева решений.
  4. Теоретико-графовый подход.
  5. Иерархический подход. Предполагается наличие вложенных групп (кластеров различного порядка). Алгоритмы в свою очередь подразделяются на агломеративные (объединительные) и дивизивные (разделяющие). По количеству признаков иногда выделяют монотетические и политетические методы классификации.
     • Иерархическая дивизивная кластеризация или таксономия. Задачи кластеризации рассматриваются в количественной таксономии .
  6. Другие методы. Не вошедшие в предыдущие группы.
     • Статистические алгоритмы кластеризации
     • Ансамбль кластеризаторов
     • Алгоритмы семейства KRAB
     • Алгоритм, основанный на методе просеивания

  Подходы 4 и 5 иногда объединяют под названием структурного или геометрического подхода, обладающего большей формализованностью понятия близости . Несмотря на значительные различия между перечисленными методами все они опираются на исходную «гипотезу компактности »: в пространстве объектов все близкие объекты должны относиться к одному кластеру, а все различные объекты соответственно должны находиться в различных кластерах.

  Формальная постановка задачи кластеризации

  Пусть X {\displaystyle X} - множество объектов, Y {\displaystyle Y} - множество номеров (имён, меток) кластеров. Задана функция расстояния между объектами ρ (x , x ′) {\displaystyle \rho (x,x")} . Имеется конечная обучающая выборка объектов X m = { x 1 , … , x m } ⊂ X {\displaystyle X^{m}=\{x_{1},\dots ,x_{m}\}\subset X} . Требуется разбить выборку на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами , так, чтобы каждый кластер состоял из объектов, близких по метрике ρ {\displaystyle \rho } , а объекты разных кластеров существенно отличались. При этом каждому объекту x i ∈ X m {\displaystyle x_{i}\in X^{m}} приписывается номер кластера y i {\displaystyle y_{i}} .

  Алгоритм кластеризации - это функция a: X → Y {\displaystyle a\colon X\to Y} , которая любому объекту x ∈ X {\displaystyle x\in X} ставит в соответствие номер кластера y ∈ Y {\displaystyle y\in Y} . Множество Y {\displaystyle Y} в некоторых случаях известно заранее, однако чаще ставится задача определить оптимальное число кластеров, с точки зрения того или иного критерия качества кластеризации.

  В общем стоит отметить, что исторически сложилось так, что в качестве мер близости в биологии чаще используются меры сходства , а не меры различия (расстояния).

  В социологии

  При анализе результатов социологических исследований рекомендуется осуществлять анализ методами иерархического агломеративного семейства, а именно методом Уорда, при котором внутри кластеров оптимизируется минимальная дисперсия, в итоге создаются кластеры приблизительно равных размеров. Метод Уорда наиболее удачен для анализа социологических данных. В качестве меры различия лучше квадратичное евклидово расстояние, которое способствует увеличению контрастности кластеров. Главным итогом иерархического кластерного анализа является дендрограмма или «сосульчатая диаграмма». При её интерпретации исследователи сталкиваются с проблемой того же рода, что и толкование результатов факторного анализа - отсутствием однозначных критериев выделения кластеров. В качестве главных рекомендуется использовать два способа - визуальный анализ дендрограммы и сравнение результатов кластеризации, выполненной различными методами.

  Визуальный анализ дендрограммы предполагает «обрезание» дерева на оптимальном уровне сходства элементов выборки. «Виноградную ветвь» (терминология Олдендерфера М. С. и Блэшфилда Р. К. ) целесообразно «обрезать» на отметке 5 шкалы Rescaled Distance Cluster Combine, таким образом будет достигнут 80 % уровень сходства. Если выделение кластеров по этой метке затруднено (на ней происходит слияние нескольких мелких кластеров в один крупный), то можно выбрать другую метку. Такая методика предлагается Олдендерфером и Блэшфилдом.

  Теперь возникает вопрос устойчивости принятого кластерного решения. По сути, проверка устойчивости кластеризации сводится к проверке её достоверности. Здесь существует эмпирическое правило - устойчивая типология сохраняется при изменении методов кластеризации. Результаты иерархического кластерного анализа можно проверять итеративным кластерным анализом по методу k-средних. Если сравниваемые классификации групп респондентов имеют долю совпадений более 70 % (более 2/3 совпадений), то кластерное решение принимается.

  Проверить адекватность решения, не прибегая к помощи другого вида анализа, нельзя. По крайней мере, в теоретическом плане эта проблема не решена. В классической работе Олдендерфера и Блэшфилда «Кластерный анализ» подробно рассматриваются и в итоге отвергаются дополнительные пять методов проверки устойчивости:

  1. кофенетическая корреляция - не рекомендуется и ограниченна в использовании;
  2. тесты значимости (дисперсионный анализ) - всегда дают значимый результат;
  3. методика повторных (случайных) выборок, что, тем не менее, не доказывает обоснованность решения;
  4. тесты значимости для внешних признаков пригодны только для повторных измерений;
  5. методы Монте-Карло очень сложны и доступны только опытным математикам [ (англ. edge detection ) или распознавания объектов .
  6. Интеллектуальный анализ данных (англ. data mining) - кластеризация в Data Mining приобретает ценность тогда, когда она выступает одним из этапов анализа данных, построения законченного аналитического решения. Аналитику часто легче выделить группы схожих объектов, изучить их особенности и построить для каждой группы отдельную модель, чем создавать одну общую модель для всех данных. Таким приемом постоянно пользуются в маркетинге, выделяя группы клиентов, покупателей, товаров и разрабатывая для каждой из них отдельную стратегию.

  Кластерный анализ это
  

  Доброго времени суток. Вот есть у меня уважение к людям, которые являются фанатами своего дела.

  Максим, мой друг, относится именно к этой категории. Постоянно работает с цифрами, анализирует их, делает соответствующие отчеты.

  Вчера вместе обедали, так почти полчаса рассказывал мне про кластерный анализ – что это и в каких случаях его применения является обоснованным и целесообразным. Ну а я что?

  Память у меня хорошая, поэтому все эти данные, к слову, о которых я и так знала, предоставлю вам в первозданном и максимально информативном виде.

  Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). Это задача многомерной классификации данных.

  Существует около 100 разных алгоритмов кластеризации, однако, наиболее часто используемые — иерархический кластерный анализ и кластеризация методом k-средних.

  Где применяется кластерный анализ? В маркетинге это сегментация конкурентов и потребителей.

  В менеджменте: разбиение персонала на различные по уровню мотивации группы, классификация поставщиков, выявление схожих производственных ситуаций, при которых возникает брак.

  В медицине — классификация симптомов, пациентов, препаратов. В социологии — разбиение респондентов на однородные группы. По сути кластерный анализ хорошо зарекомендовал себя во всех сферах жизнедеятельности человека.

  Прелесть данного метода — он работает даже тогда, когда данных мало и невыполняются требования нормальности распределений случайных величин и другие трбования классических методов статистического анализа.

  Поясним суть кластерного анализа, не прибегая к строгой терминологии:
  допустим, Вы провели анкетирование сотрудников и хотите определить, каким образом можно наиболее эффективно управлять персоналом.

  То есть Вы хотите разделить сотрудников на группы и для каждой из них выделить наиболее эффективные рычаги управления. При этом различия между группами должны быть очевидными, а внутри группы респонденты должны быть максимально похожи.

  Для решения задачи предлагается использовать иерархический кластерный анализ.

  В результате мы получим дерево, глядя на которое мы должны определиться на сколько классов (кластеров) мы хотим разбить персонал.

  Предположим, что мы решили разбить персонал на три группы, тогда для изучения респондентов, попавших в каждый кластер получим табличку примерно следующего содержания:

  
  

  Поясним, как сформирована приведенная выше таблица. В первом столбце расположен номер кластера — группы, данные по которой отражены в строке.

  Например, первый кластер на 80% составляют мужчины. 90% первого кластера попадают в возрастную категорию от 30 до 50 лет, а 12% респондентов считает, что льготы очень важны. И так далее.

  Попытаемся составить портреты респондентов каждого кластера:

  1. Первая группа — в основном мужчины зрелого возраста, занимающие руководящие позиции. Соцпакет (MED, LGOTI, TIME-своб время) их не интересует. Они предпочитают получать хорошую зарплату, а не помощь от работодателя.
  2. Группа два наоборот отдает предпочтение соцпакету. Состоит она, в основном, из людей «в возрасте», занимающих невысокие посты. Зарплата для них безусловно важна, но есть и другие приоритеты.
  3. Третья группа наиболее «молодая». В отличие от предыдущих двух, очевиден интерес к возможностям обучения и профессионального роста. У этой категории сотрудников есть хороший шанс в скором времени пополнить первую группу.

  Таким образом, планируя кампанию по внедрению эффективных методов управления персоналом, очевидно, что в нашей ситуации можно увеличить соцпакет у второй группы в ущерб, к примеру, зарплате.

  Если говорить о том, каких специалистов следует направлять на обучение, то можно однозначно рекомендовать обратить внимание на третью группу.

  Источник: http://www.nickart.spb.ru/analysis/cluster.php

  Особенности кластерного анализа

  Кластер - это цена актива в определенный промежуток времени, на котором совершались сделки. Результирующий объём покупок и продаж указан цифрой внутри кластера.

  Бар любого ТФ вмещает в себя,как правило, несколько кластеров. Это позволяет детально видеть объемы покупок, продаж и их баланс в каждом отдельном баре, по каждому ценовому уровню.

  
  

  Изменение цены одного актива, неизбежно влечёт за собой цепочку ценовых движений и на других инструментах.

  Внимание!

  В большинстве случаев понимание трендового движения происходит уже в тот момент, когда оно бурно развивается, и вход в рынок по тренду чреват попаданием в коррекционную волну.

  Для успешных сделок необходимо понимать текущую ситуацию и уметь предвидеть будущие ценовые движения. Этому можно научиться, анализируя график кластеров.

  С помощью кластерного анализа можно видеть активность участников рынка внутри даже самого маленького ценового бара. Это наиболее точный и детальный анализ, так как показывает точечное распределение объёмов сделок по каждому ценовому уровню актива.

  На рынке постоянно идёт противоборство интересов продавцов и покупателей. И каждое самое маленькое движение цены (тик), является тем ходом к компромиссу – ценовому уровню - который в данный момент устраивает обе стороны.

  Но рынок динамичен, количество продавцов и покупателей непрерывно изменяется. Если в один момент времени на рынке доминировали продавцы, то в следующий момент, вероятнее всего, будут покупатели.

  Не одинаковым оказывается и количество совершённых сделок на соседних ценовых уровнях. И всё же сначала рыночная ситуация отражается на суммарных объёмах сделок, а уж затем на цене.

  Если видеть действия доминирующих участников рынка (продавцов или покупателей), то можно предсказывать и само движение цены.

  Для успешного применения кластерного анализа прежде всего следует понять, что такое кластер и дельта.

  
  

  Кластером называют ценовое движение, которое разбито на уровни, на которых совершались сделки с известными объёмами. Дельта показывает разницу между покупками и продажами, происходящими в каждом кластере.

  Каждый кластер, или группа дельт, позволяет разобраться в том, покупатели или продавцы преобладают на рынке в данный момент времени.

  Достаточно лишь подсчитать общую дельту, просуммировав продажи и покупки. Если дельта отрицательна, то рынок перепродан, на нём избыточными являются сделки на продажу. Когда же дельта положительна, то на рынке явно доминируют покупатели.

  Сама дельта может принимать нормальное или критическое значение. Значение объёма дельты сверх нормального в кластере выделяют красным цветом.

  Если дельта умеренна, то это характеризует флетовое состояние на рынке. При нормальном значении дельты на рынке наблюдается трендовое движение, а вот критическое значение всегда является предвестником разворота цены.

  Торговля на Форекс с помощью КА

  Для получения максимальной прибыли нужно уметь определить переход дельты из умеренного уровня в нормальный. Ведь в этом случае можно заметить само начало перехода от флета к трендовому движению и суметь получить наибольшую прибыль.

  Более наглядным является кластерный график на нём можно увидеть значимые уровни накопления и распределения объемов, построить уровни поддержки и сопротивления. Это позволяет трейдеру найти точный вход в сделку.

  Используя дельту, можно судить о преобладании на рынке продаж или покупок. Кластерный анализ позволяет наблюдать сделки и отслеживать их объёмы внутри бара любого ТФ.

  Особо это важно при подходе к значимым уровням поддержки или сопротивления. Суждения по кластерам - ключ к пониманию рынка.

  Источник: http://orderflowtrading.ru/analitika-rynka/obemy/klasternyy-analiz/

  Области и особенности применения анализа кластеров

  Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon, 1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации.

  Общий вопрос, задаваемый исследователями во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии.

  В соответствии с современной системой, принятой в биологии, человек принадлежит к приматам, млекопитающим, амниотам, позвоночным и животным.

  Заметьте, что в этой классификации, чем выше уровень агрегации, тем меньше сходства между членами в соответствующем классе.

  Человек имеет больше сходства с другими приматами (т.е. с обезьянами), чем с «отдаленными» членами семейства млекопитающих (например, собаками) и т.д.

  Заметим, что предыдущие рассуждения ссылаются на алгоритмы кластеризации, но ничего не упоминают о проверке статистической значимости.

  Фактически, кластерный анализ является не столько обычным статистическим методом, сколько «набором» различных алгоритмов «распределения объектов по кластерам».

  Существует точка зрения, что в отличие от многих других статистических процедур, методы кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда вы не имеете каких-либо априорных гипотез относительно классов, но все еще находитесь в описательной стадии исследования.

  Внимание!

  Следует понимать, что кластерный анализ определяет «наиболее возможно значимое решение».

  Поэтому проверка статистической значимости в действительности здесь неприменима, даже в случаях, когда известны p-уровни (как, например, в методе K средних).

  Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях. Хартиган (Hartigan, 1975) дал прекрасный обзор многих опубликованных исследований, содержащих результаты, полученные методами кластерного анализа.

  Например, в области медицины кластеризация заболеваний, лечения заболеваний или симптомов заболеваний приводит к широко используемым таксономиям.

  В области психиатрии правильная диагностика кластеров симптомов, таких как паранойя, шизофрения и т.д., является решающей для успешной терапии. В археологии с помощью кластерного анализа исследователи пытаются установить таксономии каменных орудий, похоронных объектов и т.д.

  Известны широкие применения кластерного анализа в маркетинговых исследованиях. В общем, всякий раз, когда необходимо классифицировать «горы» информации к пригодным для дальнейшей обработки группам, кластерный анализ оказывается весьма полезным и эффективным.

  Древовидная кластеризация

  Приведенный в разделе Основная цель пример поясняет цель алгоритма объединения (древовидной кластеризации).

  Назначение этого алгоритма состоит в объединении объектов (например, животных) в достаточно большие кластеры, используя некоторую меру сходства или расстояние между объектами. Типичным результатом такой кластеризации является иерархическое дерево.

  Рассмотрим горизонтальную древовидную диаграмму. Диаграмма начинается с каждого объекта в классе (в левой части диаграммы).

  

  Теперь представим себе, что постепенно (очень малыми шагами) вы «ослабляете» ваш критерий о том, какие объекты являются уникальными, а какие нет.

  Другими словами, вы понижаете порог, относящийся к решению об объединении двух или более объектов в один кластер.

  В результате, вы связываете вместе всё большее и большее число объектов и агрегируете (объединяете) все больше и больше кластеров, состоящих из все сильнее различающихся элементов.

  Окончательно, на последнем шаге все объекты объединяются вместе. На этих диаграммах горизонтальные оси представляют расстояние объединения (в вертикальных древовидных диаграммах вертикальные оси представляют расстояние объединения).

  Так, для каждого узла в графе (там, где формируется новый кластер) вы можете видеть величину расстояния, для которого соответствующие элементы связываются в новый единственный кластер.

  Когда данные имеют ясную «структуру» в терминах кластеров объектов, сходных между собой, тогда эта структура, скорее всего, должна быть отражена в иерархическом дереве различными ветвями.

  В результате успешного анализа методом объединения появляется возможность обнаружить кластеры (ветви) и интерпретировать их.

  Объединение или метод древовидной кластеризации используется при формировании кластеров несходства или расстояния между объектами. Эти расстояния могут определяться в одномерном или многомерном пространстве.

  Например, если вы должны кластеризовать типы еды в кафе, то можете принять во внимание количество содержащихся в ней калорий, цену, субъективную оценку вкуса и т.д.

  Наиболее прямой путь вычисления расстояний между объектами в многомерном пространстве состоит в вычислении евклидовых расстояний.

  Если вы имеете двух- или трёхмерное пространство, то эта мера является реальным геометрическим расстоянием между объектами в пространстве (как будто расстояния между объектами измерены рулеткой).

  Однако алгоритм объединения не «заботится» о том, являются ли «предоставленные» для этого расстояния настоящими или некоторыми другими производными мерами расстояния, что более значимо для исследователя; и задачей исследователей является подобрать правильный метод для специфических применений.

  Евклидово расстояние. Это, по-видимому, наиболее общий тип расстояния. Оно попросту является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве и вычисляется следующим образом:

  Заметим, что евклидово расстояние (и его квадрат) вычисляется по исходным, а не по стандартизованным данным.

  Это обычный способ его вычисления, который имеет определенные преимущества (например, расстояние между двумя объектами не изменяется при введении в анализ нового объекта, который может оказаться выбросом).

  Внимание!

  Тем не менее, на расстояния могут сильно влиять различия между осями, по координатам которых вычисляются эти расстояния. К примеру, если одна из осей измерена в сантиметрах, а вы потом переведете ее в миллиметры (умножая значения на 10), то окончательное евклидово расстояние (или квадрат евклидова расстояния), вычисляемое по координатам, сильно изменится, и, как следствие, результаты кластерного анализа могут сильно отличаться от предыдущих.

  Квадрат евклидова расстояния. Иногда может возникнуть желание возвести в квадрат стандартное евклидово расстояние, чтобы придать большие веса более отдаленным друг от друга объектам.

  Это расстояние вычисляется следующим образом:

  

  Расстояние городских кварталов (манхэттенское расстояние). Это расстояние является просто средним разностей по координатам.

  В большинстве случаев эта мера расстояния приводит к таким же результатам, как и для обычного расстояния Евклида.

  Однако отметим, что для этой меры влияние отдельных больших разностей (выбросов) уменьшается (так как они не возводятся в квадрат). Манхэттенское расстояние вычисляется по формуле:

  

  Расстояние Чебышева. Это расстояние может оказаться полезным, когда желают определить два объекта как «различные», если они различаются по какой-либо одной координате (каким-либо одним измерением). Расстояние Чебышева вычисляется по формуле:

  

  Степенное расстояние. Иногда желают прогрессивно увеличить или уменьшить вес, относящийся к размерности, для которой соответствующие объекты сильно отличаются.

  Это может быть достигнуто с использованием степенного расстояния. Степенное расстояние вычисляется по формуле:

  

  где r и p — параметры, определяемые пользователем. Несколько примеров вычислений могут показать, как «работает» эта мера.

  Параметр p ответственен за постепенное взвешивание разностей по отдельным координатам, параметр r ответственен за прогрессивное взвешивание больших расстояний между объектами. Если оба параметра — r и p, равны двум, то это расстояние совпадает с расстоянием Евклида.

  Процент несогласия. Эта мера используется в тех случаях, когда данные являются категориальными. Это расстояние вычисляется по формуле:

  

  Правила объединения или связи

  На первом шаге, когда каждый объект представляет собой отдельный кластер, расстояния между этими объектами определяются выбранной мерой.

  Однако когда связываются вместе несколько объектов, возникает вопрос, как следует определить расстояния между кластерами?

  Другими словами, необходимо правило объединения или связи для двух кластеров. Здесь имеются различные возможности: например, вы можете связать два кластера вместе, когда любые два объекта в двух кластерах ближе друг к другу, чем соответствующее расстояние связи.

  Другими словами, вы используете «правило ближайшего соседа» для определения расстояния между кластерами; этот метод называется методом одиночной связи.

  Это правило строит «волокнистые» кластеры, т.е. кластеры, «сцепленные вместе» только отдельными элементами, случайно оказавшимися ближе остальных друг к другу.

  Как альтернативу вы можете использовать соседей в кластерах, которые находятся дальше всех остальных пар объектов друг от друга. Этот метод называется метод полной связи.

  Существует также множество других методов объединения кластеров, подобных тем, что были рассмотрены.

  Одиночная связь (метод ближайшего соседа). Как было описано выше, в этом методе расстояние между двумя кластерами определяется расстоянием между двумя наиболее близкими объектами (ближайшими соседями) в различных кластерах.

  Это правило должно, в известном смысле, нанизывать объекты вместе для формирования кластеров, и результирующие кластеры имеют тенденцию быть представленными длинными «цепочками».

  Полная связь (метод наиболее удаленных соседей). В этом методе расстояния между кластерами определяются наибольшим расстоянием между любыми двумя объектами в различных кластерах (т.е. «наиболее удаленными соседями»).

  Невзвешенное попарное среднее. В этом методе расстояние между двумя различными кластерами вычисляется как среднее расстояние между всеми парами объектов в них.

  Метод эффективен, когда объекты в действительности формируют различные «рощи», однако он работает одинаково хорошо и в случаях протяженных («цепочного» типа) кластеров.

  Отметим, что в своей книге Снит и Сокэл (Sneath, Sokal, 1973) вводят аббревиатуру UPGMA для ссылки на этот метод, как на метод невзвешенного попарного арифметического среднего — unweighted pair-group method using arithmetic averages.

  Взвешенное попарное среднее. Метод идентичен методу невзвешенного попарного среднего, за исключением того, что при вычислениях размер соответствующих кластеров (т.е. число объектов, содержащихся в них) используется в качестве весового коэффициента.

  Поэтому предлагаемый метод должен быть использован (скорее даже, чем предыдущий), когда предполагаются неравные размеры кластеров.

  В книге Снита и Сокэла (Sneath, Sokal, 1973) вводится аббревиатура WPGMA для ссылки на этот метод, как на метод взвешенного попарного арифметического среднего — weighted pair-group method using arithmetic averages.

  Невзвешенный центроидный метод. В этом методе расстояние между двумя кластерами определяется как расстояние между их центрами тяжести.

  Внимание!

  Снит и Сокэл (Sneath and Sokal (1973)) используют аббревиатуру UPGMC для ссылки на этот метод, как на метод невзвешенного попарного центроидного усреднения — unweighted pair-group method using the centroid average.

  Взвешенный центроидный метод (медиана). тот метод идентичен предыдущему, за исключением того, что при вычислениях используются веса для учёта разницы между размерами кластеров (т.е. числами объектов в них).

  Поэтому, если имеются (или подозреваются) значительные отличия в размерах кластеров, этот метод оказывается предпочтительнее предыдущего.

  Снит и Сокэл (Sneath, Sokal 1973) использовали аббревиатуру WPGMC для ссылок на него, как на метод невзвешенного попарного центроидного усреднения — weighted pair-group method using the centroid average.

  Метод Варда. Этот метод отличается от всех других методов, поскольку он использует методы дисперсионного анализа для оценки расстояний между кластерами.

  Метод минимизирует сумму квадратов (SS) для любых двух (гипотетических) кластеров, которые могут быть сформированы на каждом шаге.

  Подробности можно найти в работе Варда (Ward, 1963). В целом метод представляется очень эффективным, однако он стремится создавать кластеры малого размера.

  Ранее этот метод обсуждался в терминах «объектов», которые должны быть кластеризованы. Во всех других видах анализа интересующий исследователя вопрос обычно выражается в терминах наблюдений или переменных.

  Оказывается, что кластеризация, как по наблюдениям, так и по переменным может привести к достаточно интересным результатам.

  Например, представьте, что медицинский исследователь собирает данные о различных характеристиках (переменные) состояний пациентов (наблюдений), страдающих сердечными заболеваниями.

  Исследователь может захотеть кластеризовать наблюдения (пациентов) для определения кластеров пациентов со сходными симптомами.

  В то же самое время исследователь может захотеть кластеризовать переменные для определения кластеров переменных, которые связаны со сходным физическим состоянием.е

  После этого обсуждения, относящегося к тому, кластеризовать наблюдения или переменные, можно задать вопрос, а почему бы не проводить кластеризацию в обоих направлениях?

  Модуль Кластерный анализ содержит эффективную двувходовую процедуру объединения, позволяющую сделать именно это.

  Однако двувходовое объединение используется (относительно редко) в обстоятельствах, когда ожидается, что и наблюдения и переменные одновременно вносят вклад в обнаружение осмысленных кластеров.

  

  Так, возвращаясь к предыдущему примеру, можно предположить, что медицинскому исследователю требуется выделить кластеры пациентов, сходных по отношению к определенным кластерам характеристик физического состояния.

  Трудность с интерпретацией полученных результатов возникает вследствие того, что сходства между различными кластерами могут происходить из (или быть причиной) некоторого различия подмножеств переменных.

  Поэтому получающиеся кластеры являются по своей природе неоднородными. Возможно это кажется вначале немного туманным; в самом деле, в сравнении с другими описанными методами кластерного анализа, двувходовое объединение является, вероятно, наименее часто используемым методом.

  Однако некоторые исследователи полагают, что он предлагает мощное средство разведочного анализа данных (за более подробной информацией вы можете обратиться к описанию этого метода у Хартигана (Hartigan, 1975)).

  Метод K средних

  Этот метод кластеризации существенно отличается от таких агломеративных методов, как Объединение (древовидная кластеризация) и Двувходовое объединение. Предположим, вы уже имеете гипотезы относительно числа кластеров (по наблюдениям или по переменным).

  Вы можете указать системе образовать ровно три кластера так, чтобы они были настолько различны, насколько это возможно.

  Это именно тот тип задач, которые решает алгоритм метода K средних. В общем случае метод K средних строит ровно K различных кластеров, расположенных на возможно больших расстояниях друг от друга.

  В примере с физическим состоянием, медицинский исследователь может иметь «подозрение» из своего клинического опыта, что его пациенты в основном попадают в три различные категории.

  Внимание!

  Если это так, то средние различных мер физических параметров для каждого кластера будут давать количественный способ представления гипотез исследователя (например, пациенты в кластере 1 имеют высокий параметр 1, меньший параметр 2 и т.д.).

  С вычислительной точки зрения вы можете рассматривать этот метод, как дисперсионный анализ «наоборот». Программа начинает с K случайно выбранных кластеров, а затем изменяет принадлежность объектов к ним, чтобы:

  1. минимизировать изменчивость внутри кластеров,
  2. максимизировать изменчивость между кластерами.

  Данный способ аналогичен методу «дисперсионный анализ (ANOVA) наоборот» в том смысле, что критерий значимости в дисперсионном анализе сравнивает межгрупповую изменчивость с внутригрупповой при проверке гипотезы о том, что средние в группах отличаются друг от друга.

  В кластеризации методом K средних программа перемещает объекты (т.е. наблюдения) из одних групп (кластеров) в другие для того, чтобы получить наиболее значимый результат при проведении дисперсионного анализа (ANOVA).

  Обычно, когда результаты кластерного анализа методом K средних получены, можно рассчитать средние для каждого кластера по каждому измерению, чтобы оценить, насколько кластеры различаются друг от друга.

  В идеале вы должны получить сильно различающиеся средние для большинства, если не для всех измерений, используемых в анализе.

  Источник: http://www.biometrica.tomsk.ru/textbook/modules/stcluan.html

  Классификация объектов по характеризующим их признакам

  Кластерный анализ (cluster analysis) – совокупность многомерных статистических методов классификации объектов по характеризующим их признакам, разделение совокупности объектов на однородные группы, близкие по определяющим критериям, выделение объектов определенной группы.

  Кластер – это группы объектов, выделенные в результате кластерного анализа на основе заданной меры сходства или различий между объектами.

  Объект – это конкретные предметы исследования, которые необходимо классифицировать. Объектами при классификации выступают, как правило, наблюдения. Например, потребители продукции, страны или регионы, товары и т.п.

  Хотя можно проводить кластерный анализ и по переменным. Классификация объектов в многомерном кластерном анализе происходит по нескольким признакам одновременно.

  Это могут быть как количественные, так и категориальные переменные в зависимости от метода кластерного анализа. Итак, главная цель кластерного анализа – нахождение групп схожих объектов в выборке.

  Совокупность многомерных статистических методов кластерного анализа можно разделить на иерархические методы (агломеративные и дивизимные) и неиерархические (метод k-средних, двухэтапный кластерный анализ).

  Однако общепринятой классификации методов не существует, и к методам кластерного анализа иногда относят также методы построения деревьев решений, нейронных сетей, дискриминантного анализа, логистической регрессии.

  Сфера использования кластерного анализа, из-за его универсальности, очень широка. Кластерный анализ применяют в экономике, маркетинге, археологии, медицине, психологии, химии, биологии, государственном управлении, филологии, антропологии, социологии и других областях.

  Вот несколько примеров применения кластерного анализа:

  • медицина – классификация заболеваний, их симптомов, способов лечения, классификация групп пациентов;
  • маркетинг – задачи оптимизации ассортиментной линейки компании, сегментация рынка по группам товаров или потребителей, определение потенциального потребителя;
  • социология – разбиение респондентов на однородные группы;
  • психиатрия – корректная диагностика групп симптомов является решающей для успешной терапии;
  • биология – классификация организмов по группе;
  • экономика – классификация субъектов РФ по инвестиционной привлекательности.

  Источник: http://www.statmethods.ru/konsalting/statistics-metody/121-klasternyj-analiz.html

  Общие сведения о кластерном анализе

  Кластерный анализ включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, задаваемый исследователями во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры.

  Например, биологи ставят цель разбить животных на различные виды, чтобы содержательно описать различия между ними.

  Задача кластерного анализа состоит в разбиении исходной совокупности объектов на группы схожих, близких между собой объектов. Эти группы называют кластерами.

  Другими словами, кластерный анализ – это один из способов классификации объектов по их признакам. Желательно, чтобы результаты классификации имели содержательную интерпретацию.

  Результаты, полученные методами кластерного анализа, применяют в самых различных областях. В маркетинге – это сегментация конкурентов и потребителей.

  В психиатрии для успешной терапии является решающей правильная диагностика симптомов, таких как паранойя, шизофрения и т.д.

  В менеджменте важна классификация поставщиков, выявление схожих производственных ситуаций, при которых возникает брак. В социологии – разбиение респондентов на однородные группы. В портфельном инвестировании важно сгруппировать ценные бумаги по сходству в тенденции доходности, чтобы составить на основе полученных сведений о фондовом рынке оптимального инвестиционного портфеля, позволяющего максимизировать прибыль от вложений при заданной степени риска.

  В общем, всякий раз, когда необходимо классифицировать большое количество информации такого рода и представлять её в виде, пригодном для дальнейшей обработки, кластерный анализ оказывается весьма полезным и эффективным.

  Кластерный анализ позволяет рассматривать достаточно большой объём информации и сильно сжимать большие массивы социально-экономической информации, делать их компактными и наглядными.

  Внимание!

  Большое значение кластерный анализ имеет применительно к совокупностям временных рядов, характеризующих экономическое развитие (например, общехозяйственной и товарной конъюнктуры).

  Здесь можно выделять периоды, когда значения соответствующих показателей были достаточно близкими, а также определять группы временных рядов, динамика которых наиболее схожа.

  В задачах социально-экономического прогнозирования весьма перспективно сочетание кластерного анализа с другими количественными методами (например, с регрессионным анализом).

  Преимущества и недостатки

  Кластерный анализ позволяет провести объективную классификацию любых объектов, которые охарактеризованы рядом признаков. Из этого можно извлечь ряд преимуществ:

  1. Полученные кластеры можно интерпретировать, то есть описывать, какие же собственно группы существуют.
  2. Отдельные кластеры можно выбраковывать. Это полезно в тех случаях, когда при наборе данных допущены определённые ошибки, в результате которых значения показателей у отдельных объектов резко отклоняются. При применении кластерного анализа такие объекты попадают в отдельный кластер.
  3. Для дальнейшего анализа могут быть выбраны только те кластеры, которые обладают интересующими характеристиками.

  Как и любой другой метод, кластерный анализ имеет определенные недостатки и ограничения. В частности, состав и количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения.

  При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определённые искажения, а также могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счёт замены их характеристиками обобщённых значений параметров кластера.

  Методы

  В настоящее время известно более сотни разных алгоритмов кластеризации. Их разнообразие объясняется не только разными вычислительными методами, но и различными концепциями, лежащими в основе кластеризации.

  В пакете Statistica реализуются следующие методы кластеризации.

  • Иерархические алгоритмы – древовидная кластеризация. В основе иерархических алгоритмов лежит идея последовательной кластеризации. На начальном шаге каждый объект рассматривается как отдельный кластер. На следующем шаге некоторые из ближайших друг к другу кластеров будут объединяться в отдельный кластер.
  • Метод К-средних. Этот метод используется наиболее часто. Он относится к группе так называемых эталонных методов кластерного анализа. Число кластеров К задаётся пользователем.
  • Двухвходовое объединение. При использовании этого метода кластеризация проводится одновременно как по переменным (столбцам), так и по результатам наблюдений (строкам).

  Процедура двухвходового объединения производится в тех случаях, когда можно ожидать, что одновременная кластеризация по переменным и наблюдениям даст возможность получить осмысленные результаты.

  Результатами процедуры являются описательные статистики по переменным и наблюдениям, а также двумерная цветная диаграмма, на которой цветом отмечаются значения данных.

  По распределению цвета можно составить представление об однородных группах.

  Нормирование переменных

  Разбиение исходной совокупности объектов на кластеры связано с вычислением расстояний между объектами и выбора объектов, расстояние между которыми наименьшее из всех возможных.

  Наиболее часто используется привычное всем нам евклидово (геометрическое) расстояние. Эта метрика отвечает интуитивным представлениям о близости объектов в пространстве (как будто расстояния между объектами измерены рулеткой).

  Но для данной метрики на расстояние между объектами могут сильно влиять изменения масштабов (единиц измерения). Например, если один из признаков измерен в миллиметрах, а затем его значение переведены в сантиметры, евклидово расстояние между объектами сильно изменится. Это приведет к тому, что результаты кластерного анализа могут значительно отличаться от предыдущих.

  Если переменные измерены в разных единицах измерения, то требуется их предварительная нормировка, то есть преобразование исходных данных, которое переводит их в безразмерные величины.

  Нормировка сильно искажает геометрию исходного пространства, что может изменить результаты кластеризации

  В пакете Statistica нормировка любой переменной x выполняется по формуле:

  

  Для этого нужно щёлкнуть правой кнопкой мыши по имени переменной и в открывшемся меню выбрать последовательность команд: Fill/ Standardize Block/ Standardize Columns. Значения нормированной переменной станут равными нулю, а дисперсии – единице.

  Метод К-средних в программе Statistica

  Метод K-средних (K-means) разбивает множество объектов на заданное число K различных кластеров, расположенных на возможно больших расстояниях друг от друга.

  Обычно, когда результаты кластерного анализа методом K-средних получены, можно рассчитать средние для каждого кластера по каждому измерению, чтобы оценить, насколько кластеры различаются друг от друга.

  В идеале вы должны получить сильно различающиеся средние для большинства измерений, используемых в анализе.

  Значения F-статистики, полученные для каждого измерения, являются другим индикатором того, насколько хорошо соответствующее измерение дискриминирует кластеры.

  В качестве примера рассмотрим результаты опроса 17-ти сотрудников предприятия по удовлетворённости показателями качества служебной карьеры. В таблице даны ответы на вопросы анкеты по десятибалльной шкале (1 – минимальный балл, 10 – максимальный).

  Имена переменных соответствуют ответам на следующие вопросы:

  1. СЛЦ – сочетание личных целей и целей организации;
  2. ОСО – ощущение справедливости в оплате труда;
  3. ТБД – территориальная близость к дому;
  4. ОЭБ – ощущение экономического благосостояния;
  5. КР – карьерный рост;
  6. ЖСР – желание сменить работу;
  7. ОСБ – ощущение социального благополучия.
  
  

  Используя эти данные, необходимо разделить сотрудников на группы и для каждой из них выделить наиболее эффективные рычаги управления.

  При этом различия между группами должны быть очевидными, а внутри группы респонденты должны быть максимально похожи.

  На сегодняшний день большинство социологических опросов дает лишь процентное соотношение голосов: считается основное количество положительно ответивших, либо процент неудовлетворённых, но системно этот вопрос не рассматривают.

  Чаще всего опрос не показывает тенденции изменения ситуации. В некоторых случаях необходимо считать не количество человек, которые «за» или «против», а расстояние, или меру сходства, то есть определять группы людей, которые думают примерно одинаково.

  Для выявления на основе данных опроса некоторых реально существующих взаимосвязей признаков и порождения на этой основе их типологии можно использовать процедуры кластерного анализа.

  Внимание!

  Наличие каких-либо априорных гипотез социолога при работе процедур кластерного анализа не является необходимым условием.

  В программе Statistica кластерный анализ выполняется следующим образом.

  

  При выборе количества кластеров руководствуйтесь следующим: количество кластеров, по возможности, не должно быть слишком большим.

  Расстояние, на котором объединялись объекты данного кластера, должно быть, по возможности, гораздо меньше расстояния, на котором к этому кластеру присоединяется ещё что-либо.

  При выборе количества кластеров чаще всего есть одновременно несколько правильных решений.

  Нас интересует, например, как соотносятся ответы на вопросы анкеты у рядовых сотрудников и руководства предприятия. Поэтому выбираем K=2. Для дальнейшей сегментации можно увеличивать число кластеров.

  1. выбрать наблюдения с максимальным расстоянием между центрами кластеров;
  2. рассортировать расстояния и выбрать наблюдения с постоянными интервалами (установка по умолчанию);
  3. взять первые наблюдения за центры и присоединять остальные объекты к ним.

  Для наших целей подходит вариант 1).

  Многие алгоритмы кластеризации часто «навязывают» данным не присущую им структуру и дезориентируют исследователя. Поэтому крайне необходимо применять несколько алгоритмов кластерного анализа и делать выводы на основании общей оценки результатов работы алгоритмов

  Результаты анализа можно посмотреть в появившемся диалоговом окне:

  

  Если выбрать вкладку Graph of means, будет построен график координат центров кластеров:

  
  

  Каждая ломаная линия на этом графике соответствует одному из кластеров. Каждое деление горизонтальной оси графика соответствует одной из переменных, включенных в анализ.

  Вертикальная ось соответствует средним значениям переменных для объектов, входящих в каждый из кластеров.

  Можно отметить, что просматриваются существенные отличия в отношении двух групп людей к служебной карьере почти по все вопросам. Лишь в одном вопросе наблюдается полное единодушие – в ощущении социального благополучия (ОСБ), вернее, отсутствии такового (2,5 балла из 10).

  Можно предположить, что кластер 1 отображает рабочих, а кластер 2 – руководство. Руководители больше удовлетворены карьерным ростом (КР), сочетанием личных целей и целей организации (СЛЦ).

  У них выше уровень ощущения экономического благосостояния (ОЭБ) и ощущения справедливости в оплате труда (ОСО).

  Территориальная близость к дому (ТБД) волнует их меньше, чем рабочих, вероятно, из-за меньших проблем с транспортом. Также у руководителей меньше желания сменить работу (ЖСР).

  Не смотря на то, что работники делятся на две категории, они относительно одинаково отвечают на большинство вопросов. Другими словами, если что-то не устраивает общую группу работников, то же самое не устраивает и высшее руководство, и наоборот.

  Согласование графиков позволяет сделать выводы о том, что благосостояние одной группы отражается на благосостоянии другой.

  Кластер 1 не доволен территориальной близостью к дому. Данной группой является основная часть работников, которые в основном приходят на предприятие с разных сторон города.

  Следовательно, можно предложить главному руководству направить часть прибыли на строительство жилья для сотрудников предприятия.

  Просматриваются существенные отличия в отношении двух групп людей к служебной карьере. Те сотрудники, которых устраивает карьерный рост, у которых высоко совпадение личных целей и целей организации, не имеют желание сменить работу и ощущают удовлетворённость результатами труда.

  И наоборот, сотрудников, желающих сменить работу и неудовлетворённых результатами труда, не устраивают изложенные показатели. Высшему руководству следует обратить особое внимание на сложившуюся ситуацию.

  Результаты дисперсионного анализа по каждому признаку выводятся по нажатию кнопки Analysis of variance.

  Выводятся суммы квадратов отклонения объектов от центров кластеров (SS Within) и суммы квадратов отклонений между центрами кластеров (SS Between), значения F-статистики и уровни значимости р.

  Внимание!

  Для нашего примера уровни значимости для двух переменных довольно велики, что объясняется малым числом наблюдений. В полном варианте исследования, с которым можно ознакомиться в работе, гипотезы о равенстве средних для центров кластеров отклоняются на уровнях значимости меньше 0,01.

  Кнопка Save classifications and distances выводит номера объектов, входящих в каждый кластер и расстояния объектов до центра каждого кластера.

  

  В таблице показаны номера наблюдений (CASE_NO), составляющие кластеры с номерами CLUSTER и расстояния от центра каждого кластера (DISTANCE).

  Информация о принадлежности объектов к кластерам может быть записана в файл и использоваться в дальнейшем анализе. В данном примере сравнение полученных результатов с анкетами показало, что кластер 1 состоит, в основном, из рядовых работников, а кластер 2 – из менеджеров.

  Таким образом, можно заметить, что при обработке результатов анкетирования кластерный анализ оказался мощным методом, позволяющим сделать выводы, к которым невозможно прийти, построив гистограмму средних или посчитав процентное соотношение удовлетворённых различными показателями качества трудовой жизни.

  Древовидная кластеризация – это пример иерархического алгоритма, принцип работы которого состоит в последовательном объединении в кластер сначала самых близких, а затем и всё более отдалённых друг от друга элементов.

  Большинство из этих алгоритмов исходит из матрицы сходства (расстояний), и каждый отдельный элемент рассматривается вначале как отдельный кластер.

  После загрузки модуля кластерного анализа и выбора Joining (tree clustering), в окне ввода параметров кластеризации можно изменить следующие параметры:

  • Исходные данные (Input). Они могут быть в виде матрицы исследуемых данных (Raw data) и в виде матрицы расстояний (Distance matrix).
  • Кластеризацию (Cluster) наблюдений (Cases (raw)) или переменных (Variable (columns)), описывающих состояние объекта.
  • Меры расстояния (Distance measure). Здесь возможен выбор следующих мер: евклидово расстояние (Euclidean distances), квадрат евклидова расстояния (Squared Euclidean distances), расстояние городских кварталов (манхэттенское расстояние, City-block (Manhattan) distance), расстояние Чебышёва (Chebychev distance metric), степенное расстояние (Power…), процент несогласия (Percent disagreement).
  • Метод кластеризации (Amalgamation (linkage) rule). Здесь возможны следующие варианты: одиночная связь (метод ближайшего соседа) (Single Linkage), полная связь (метод наиболее удаленных соседей) (Complete Linkage), невзвешенное попарное среднее (Unweighted pair-group average), взвешенное попарное среднее (Weighted pair-group average), невзвешенный центроидный метод (Unweighted pair-group centroid), взвешенный центроидный метод (медиана) (Weighted pair-group centroid (median)), метод Уорда (Ward’s method).

  В результате кластеризации строится горизонтальная или вертикальная дендрограмма – график, на котором определены расстояния между объектами и кластерами при их последовательном объединении.

  Древовидная структура графика позволяет определить кластеры в зависимости от выбранного порога – заданного расстояния между кластерами.

  Кроме того, выводится матрица расстояний между исходными объектами (Distance matrix); средние и среднеквадратичные отклонения для каждого исходного объекта (Distiptive statistics).

  Для рассмотренного примера проведём кластерный анализ переменных с установками по умолчанию. Результирующася дендрограмма изображена на рисунке.

  
  

  На вертикальной оси дендрограммы откладываются расстояния между объектами и между объектами и кластерами. Так, расстояние между переменными ОЭБ и ОСО равно пяти. Эти переменные на первом шаге объединяются в один кластер.

  Горизонтальные отрезки дендрограммы проводятся на уровнях, соответствующих пороговым значениям расстояний, выбираемым для данного шага кластеризации.

  Из графика видно, что вопрос «желание сменить работу» (ЖСР) образует отдельный кластер. Вообще, желание свалить куда угодно посещает всех в равной степени. Далее отдельный кластер составляет вопрос о территориальной близости к дому (ТБД).

  По степени важности он стоит на втором месте, что подтверждает вывод о необходимости строительства жилья, сделанный по результатам исследования методом K-средних.

  Ощущение экономического благосостояния (ОЭБ) и справедливости в оплате труда (ОСО) объединены — это блок экономических вопросов. Карьерный рост (КР) и сочетание личных целей и целей организации (СЛЦ) также объединены.

  Другие методы кластеризации, а также выбор других видов расстояний не приводит к существенному изменению дендрограммы.

  Результаты:

  1. Кластерный анализ является мощным средством разведочного анализа данных и статистических исследований в любой предметной области.
  2. В программе Statistica реализованы как иерархические, так и структурные методы кластерного анализа. Преимущества этого статистического пакета обусловлены их графическими возможностями. Предусмотрены двумерные и трёхмерные графические отображения полученных кластеров в пространстве исследуемых переменных, а также результаты работы иерархической процедуры группирования объектов.
  3. Необходимо применять несколько алгоритмов кластерного анализа и делать выводы на основании общей оценки результатов работы алгоритмов.
  4. Кластерный анализ можно считать успешным, если он выполнен разными способами, проведено сравнение результатов и найдены общие закономерности, а также найдены стабильные кластеры независимо от способа кластеризации.
  5. Кластерный анализ позволяет выявить проблемные ситуации и наметить пути их решения. Следовательно, этот метод непараметрической статистики можно рассматривать как составную часть системного анализа.

  Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

  Подписаться

  

  Кластеризация семантического ядра - это разделение множества разнородных запросов на группы по смыслу.

  
  

  Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

  

  Чтобы лучше понять, что такое кластеризация , можно представить подготовку белья перед стиркой. Чтобы стирка прошла быстро и продуктивно, вещи разделяют на несколько групп по цветам. А опытные хозяйки проводят сортировку белья с более подробной детализацией. В каждой цветовой группе найдутся вещи, которые нуждаются в особом температурном режиме. Их выделяют в отдельные группы. Нечто подобное происходит и при кластеризации ключевых слов. Это процесс, который превращает сотни и тысячи пользовательских запросов в упорядоченную структуру.

  В идеале кластеризация ключей должна осуществляться на базе перечня свойств объектов, которые характеризуют данные ключи, а также контекста их применения. Однако на данный момент не существует открытых баз, хранящих такие сведения. По этой причине группировка ключевых слов проводится на основе поисковой выдачи.

  Этапы кластеризации:

  1. Получение выборки объектов для группировки.
  2. Задание перечня критериев оценки объектов в выборке.
  3. Определение степени сходства между анализируемыми объектами.
  4. Проведение кластерного анализа для формирования групп объектов.
  5. Представление результатов кластеризации.

  Зачем нужно проводить кластеризацию СЯ

  С помощью грамотных инструментов можно в минимальные сроки и группировать большие семантические ядра. Если в прошлом на создание ядра уходили целые месяцы, то сейчас эта работа занимает всего пару часов. Одним из преимуществ кластеризации является распределение поисковых запросов по страницам таким образом, чтобы их продвижение происходило одновременно.

  Кластеризация семантического ядра позволяет получить:

  • Существенную экономию времени за счет сокращения рутинной работы.
  • Информационный гид по темам, популярным среди пользователей.
  • План продвижения.
  • Представление структуры разрабатываемого сайта.
  • Объективную оценку популярности продукцию в указанной нише.
  • Перечень ключей для оптимизации ресурса.
  • Осуществление корректной переадресации веб-страниц.
  • Создание большого хвоста поисковых запросов.

  Что происходит, если не проводить кластеризацию

  Если пренебречь разбиением семантического ядра сайта на кластеры, то его владелец не получит полной картины продвижения своего ресурса. Подобный результат можно получить и вследствие неправильного распределения поисковых фраз.

  Вот перечень проблем, которые возникнут после некорректной группировки ключей:

  • Теряется позиция в ТОПе поисковой выдачи;
  • Происходит каннибализация и, как следствие, в индексах поисковиков возникает множество дублей;
  • Происходит дезориентация поведенческих факторов, мешающая продвижению ресурса;
  • Расходуются большие средства на создание "лишнего" контента.

  Устранение и предупреждение подобных проблем - это главный ответ на вопрос: "зачем делать кластеризацию ся".

  Алгоритмы кластеризации

  SEO-специалисты выделяют два типа классификации алгоритмов кластеризации:

  Иерархические и плоские

  Иерархические алгоритмы (еще их называют алгоритмами-таксонами) формируют не одно разделение множества на пересекающиеся кластеры, а многоуровневую структуру вложенных разбиений. В результате формируется дерево кластеров. В качестве его корня выступает общая выборка, а в качестве листьев - самые мелкие группы.

  Плоские алгоритмы формируют одно разделение объектов на группы.

  Четкие и нечеткие

  Четкие алгоритмы связывают каждый элемент выборки с номером кластера. Нечеткие алгоритмы связывают каждый элемент выборки с комбинацией вещественных значений, отражающих меру принадлежности элемента к кластерам. Таким образом каждый элемент выборки относится к каждой группе с определенной долей вероятности.

  Как провести кластеризацию запросов вручную

  Для ручной кластеризации семантического ядра сайта достаточно самостоятельно проанализировать ключевики и разделить их на группы. Эту работу можно облегчить с помощью инструментов Excel, LibreOffice, OpenOffice. Эти приложения позволяют работать с таблицами данных, выполнять сортировку и фильтрование по определенным параметрам.

  Представленные инструменты имеют ряд достоинств:

  • Универсальность - производят группировку с учетом множества разных критериев;
  • Высокая точность обработки;
  • LibreOffice, OpenOffice - бесплатные.

  В числе их недостатков:

  • Необходимость периодических бекапов;
  • Низкая скорость обработки;
  • Лицензионный Excel - платный.

  Ручная кластеризация семантического ядра сайта более сложная и длительная по сравнению с автоматизированной. Зато можно лично проконтролировать весь процесс. Если этому уделить должное внимание, то результат качественно превзойдет автоматическую кластеризацию ся.

  Автоматизированная кластеризация ся

  Разделение семантического ядра на группы происходит автоматически.

  Вебмастеру достаточно оценить полученные результаты. Единственным минусом такого подхода является периодически возникающее несоответствие машинной логики представлениям пользователя.

  Обойти эту проблему может полуавтоматический способ группировки поисковых запросов. Для этого специалисту необходимо самостоятельно подобрать группы по полученным запросам. А автоматизированная система сама разделит запросы по указанным пользователем группам. Такой подход позволяет существенно минимизировать ошибки машинного алгоритма.

  Как провести кластеризацию запросов с помощью Key Collector

  Одним из лучших приложений для проведения кластеризации считается Key Collector. Программа позволяет быстро получить ключи, на основании которых будет сформировано семантическое ядро. Система может оценить конкурентность, эффективность и стоимость ключей, а также проанализировать ресурс на соответствие его контента полученному ядру.

  Схема работы Key Collector достаточно проста. Чтобы разделить все полученные запросы, необходимо воспользоваться опцией «Анализ групп». При этом системе нужно указать режим кластеризации ("по отдельным словам", "по составу фраз", "по поисковой выдаче", "по составу фраз и поисковой выдаче"). Режим "по отдельным словам" группирует поисковые запросы, у которых присутствует совпадение даже по одному слову. Режим "по составу фраз" ориентируется на строение ключевых фраз. Это наиболее подходящий способ разбиения большого количества запросов. Режим "по поисковой выдаче" группирует ключевые фразы по количеству совпавших ссылок в результатах поиска. Режим "по составу фраз и поисковой выдаче" сочетает в себе два предыдущих критерия.

  Пример кластеризации семантического ядра в системе Key Collector:

  

  Чтобы оценить группы, которые получились, их можно выгрузить в табличный редактор (например в Excel).

  

  Типы входных данных

  • Признаковое описание объектов. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками . Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
  • Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов обучающей выборки.

  Цели кластеризации

  • Понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй »).
  • Сжатие данных . Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера.
  • Обнаружение новизны (англ. novelty detection ). Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.

  В первом случае число кластеров стараются сделать поменьше. Во втором случае важнее обеспечить высокую степень сходства объектов внутри каждого кластера, а кластеров может быть сколько угодно. В третьем случае наибольший интерес представляют отдельные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров.

  Во всех этих случаях может применяться иерархическая кластеризация, когда крупные кластеры дробятся на более мелкие, те в свою очередь дробятся ещё мельче, и т. д. Такие задачи называются задачами таксономии .

  Результатом таксономии является древообразная иерархическая структура. При этом каждый объект характеризуется перечислением всех кластеров, которым он принадлежит, обычно от крупного к мелкому.

  Классическим примером таксономии на основе сходства является биноминальная номенклатура живых существ, предложенная Карлом Линнеем в середине XVIII века. Аналогичные систематизации строятся во многих областях знания, чтобы упорядочить информацию о большом количестве объектов.

  Методы кластеризации

  Формальная постановка задачи кластеризации

  Пусть - множество объектов, - множество номеров (имён, меток) кластеров. Задана функция расстояния между объектами . Имеется конечная обучающая выборка объектов . Требуется разбить выборку на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами , так, чтобы каждый кластер состоял из объектов, близких по метрике , а объекты разных кластеров существенно отличались. При этом каждому объекту приписывается номер кластера .

  Алгоритм кластеризации - это функция , которая любому объекту ставит в соответствие номер кластера . Множество в некоторых случаях известно заранее, однако чаще ставится задача определить оптимальное число кластеров, с точки зрения того или иного критерия качества кластеризации.

  Литература

  1. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. - М.: Финансы и статистика, 1989.
  2. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. - М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
  3. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. - Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
  4. Мандель И. Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988. ISBN 5-279-00050-7.
  5. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. - Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
  6. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. - Springer, 2001. ISBN 0-387-95284-5.
  7. Jain, Murty, Flynn Data clustering: a review . // ACM Comput. Surv. 31 (3) , 1999

  Внешние ссылки

  На русском языке

  • www.MachineLearning.ru - профессиональный вики-ресурс, посвященный машинному обучению и интеллектуальному анализу данных
  • С. Николенко. Слайды лекций по алгоритмам кластеризации

  На английском языке

  • COMPACT - Comparative Package for Clustering Assessment . A free Matlab package, 2006.
  • P. Berkhin, Survey of Clustering Data Mining Techniques , Accrue Software, 2002.
  • Jain, Murty and Flynn: Data Clustering: A Review , ACM Comp. Surv., 1999.
  • for another presentation of hierarchical, k-means and fuzzy c-means see this introduction to clustering . Also has an explanation on mixture of Gaussians.
  • David Dowe, Mixture Modelling page - other clustering and mixture model links.
  • a tutorial on clustering
  • The on-line textbook: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms , by David J.C. MacKay includes chapters on k-means clustering, soft k-means clustering, and derivations including the E-M algorithm and the variational view of the E-M algorithm.
  • "The Self-Organized Gene" , tutorial explaining clustering through competitive learning and self-organizing maps.
  • kernlab - R package for kernel based machine learning (includes spectral clustering implementation)
  • Tutorial - Tutorial with introduction of Clustering Algorithms (k-means, fuzzy-c-means, hierarchical, mixture of gaussians) + some interactive demos (java applets)
  • Data Mining Software - Data mining software frequently utilizes clustering techniques.
  • Java Competitve Learning Application A suite of Unsupervised Neural Networks for clustering. Written in Java. Complete with all source code.

  С понятием кластеризации мы познакомились в первом разделе курса. В этой лекции мы опишем понятие " кластер " с математической точки зрения, а также рассмотрим методы решения задач кластеризации - методы кластерного анализа.

  Термин кластерный анализ , впервые введенный Трионом (Tryon) в 1939 году, включает в себя более 100 различных алгоритмов.

  В отличие от задач классификации, кластерный анализ не требует априорных предположений о наборе данных, не накладывает ограничения на представление исследуемых объектов, позволяет анализировать показатели различных типов данных (интервальным данным, частотам, бинарным данным). При этом необходимо помнить, что переменные должны измеряться в сравнимых шкалах.

  Кластерный анализ позволяет сокращать размерность данных, делать ее наглядной.

  Кластерный анализ может применяться к совокупностям временных рядов, здесь могут выделяться периоды схожести некоторых показателей и определяться группы временных рядов со схожей динамикой.

  Кластерный анализ параллельно развивался в нескольких направлениях, таких как биология, психология, др., поэтому у большинства методов существует по два и более названий. Это существенно затрудняет работу при использовании кластерного анализа.

  Задачи кластерного анализа можно объединить в следующие группы:

  1. Разработка типологии или классификации.
  2. Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов.
  3. Представление гипотез на основе исследования данных.
  4. Проверка гипотез или исследований для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.

  Как правило, при практическом использовании кластерного анализа одновременно решается несколько из указанных задач.

  Рассмотрим пример процедуры кластерного анализа.

  Допустим, мы имеем набор данных А, состоящий из 14-ти примеров, у которых имеется по два признака X и Y. Данные по ним приведены в таблице 13.1 .

  Таблица 13.1. Набор данных А

  № примера	признак X	признак Y
  1	27	19
  2	11	46
  3	25	15
  4	36	27
  5	35	25
  6	10	43
  7	11	44
  8	36	24
  9	26	14
  10	26	14
  11	9	45
  12	33	23
  13	27	16
  14	10	47

  Данные в табличной форме не носят информативный характер. Представим переменные X и Y в виде диаграммы рассеивания, изображенной на рис. 13.1 .

  
  Рис. 13.1.

  На рисунке мы видим несколько групп "похожих" примеров. Примеры (объекты), которые по значениям X и Y "похожи" друг на друга, принадлежат к одной группе (кластеру); объекты из разных кластеров не похожи друг на друга.

  Критерием для определения схожести и различия кластеров является расстояние между точками на диаграмме рассеивания. Это сходство можно "измерить", оно равно расстоянию между точками на графике. Способов определения меры расстояния между кластерами, называемой еще мерой близости, существует несколько. Наиболее распространенный способ - вычисление евклидова расстояния между двумя точками i и j на плоскости, когда известны их координаты X и Y:

  Примечание: чтобы узнать расстояние между двумя точками, надо взять разницу их координат по каждой оси, возвести ее в квадрат, сложить полученные значения для всех осей и извлечь квадратный корень из суммы.

  Когда осей больше, чем две, расстояние рассчитывается таким образом: сумма квадратов разницы координат состоит из стольких слагаемых, сколько осей (измерений) присутствует в нашем пространстве. Например, если нам нужно найти расстояние между двумя точками в пространстве трех измерений (такая ситуация представлена на рис. 13.2), формула (13.1) приобретает вид:

  

  
  Рис. 13.2.

  Кластер имеет следующие математические характеристики : центр , радиус , среднеквадратическое отклонение , размер кластера .

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

  Радиус кластера - максимальное расстояние точек от центра кластера .

  Как было отмечено в одной из предыдущих лекций, кластеры могут быть перекрывающимися. Такая ситуация возникает, когда обнаруживается перекрытие кластеров. В этом случае невозможно при помощи математических процедур однозначно отнести объект к одному из двух кластеров. Такие объекты называют спорными .

  Спорный объект - это объект , который по мере сходства может быть отнесен к нескольким кластерам.

  Размер кластера может быть определен либо по радиусу кластера , либо по среднеквадратичному отклонению объектов для этого кластера. Объект относится к кластеру, если расстояние от объекта до центра кластера меньше радиуса кластера . Если это условие выполняется для двух и более кластеров, объект является спорным .

  Неоднозначность данной задачи может быть устранена экспертом или аналитиком.

  Работа кластерного анализа опирается на два предположения. Первое предположение - рассматриваемые признаки объекта в принципе допускают желательное разбиение пула (совокупности) объектов на кластеры. В начале лекции мы уже упоминали о сравнимости шкал, это и есть второе предположение - правильность выбора масштаба или единиц измерения признаков.

  Выбор масштаба в кластерном анализе имеет большое значение . Рассмотрим пример. Представим себе, что данные признака х в наборе данных А на два порядка больше данных признака у: значения переменной х находятся в диапазоне от 100 до 700, а значения переменной у - в диапазоне от 0 до 1.

  Тогда, при расчете величины расстояния между точками, отражающими положение объектов в пространстве их свойств,

  В ходе экспериментов возможно сравнение результатов, полученных с учетом экспертных оценок и без них, и выбор лучшего из них.