Реферат по дисциплине Информационно-коммуникационные технологии в естественнонаучных исследованиях «Метод упругих карт и метод кластеризации»

Оглавление

Метод упругих карт.

Кластерный анализ.

• 
  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.
  

• 
  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.
  

• 
  Кластерный анализ предъявляет следующие требования к данным^]:
  
• 
  показатели не должны коррелировать между собой;
  
• 
  показатели не должны противоречить теории измерений;
  
• 
  распределение показателей должно быть близко к нормальному;
  
• 
  показатели должны отвечать требованию «устойчивости», под которой понимается отсутствие влияния на их значения случайных факторов;
  
• 
  выборка должна быть однородна, не содержать «выбросов».
  

• 
  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. Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.
  

Список литературы.