Дискриминантный и кластерный анализ в системе Statistica, страница 6

В первый кластер попали объекты: {1,2,3,5,6} со следующими расстояниями до центра кластера:

Во второй – {7,8,9,10} соответственно:

В третий кластер попал один объект {4}:

2.3. Двухвходовое объединение (Two-way joining). Кластеризация проводится одновременно как по переменным (столбцам), так и по результатам наблюдений (строкам). Процедура двухвходового объединения используется в тех случаях, когда можно ожидать, что одновременная кластеризация по переменным и наблюдениям дает возможность получить осмысленные кластеры.

Окно с результатами имеет вид:

вычисленный по данным порог

число блоков

общее среднее и стандартное отклонение

двумерная цветная диаграмма

описательные статистики для наблюдений

описательные статистики для переменных

переупорядоченная матрица данных

Опция Переупорядоченная матрица данных формирует таблицу с наблюдениями, переупорядоченными в соответствии с результатами двухвходового объединения. Напомним, что целью рассматриваемой процедуры является одновременная кластеризация наблюдений и переменных, то есть перемещение схожих данных как можно ближе друг к другу, путем переупорядочения столбцов и строк матрицы.

Задания для самостоятельной работы.

Задача №3. Классифицировать автомобили разных марок (файл cars.sta). Задача - разбить автомобили на несколько кластеров, в которых автомобили мало отличаются друг от друга (количество групп-кластеров подобрать экспериментальным путем). Данные уже стандартизированы.

Используйте процедуры Joining (три любых) и метод К-средних.

Задача №4. На предприятии существует 16 научно-производственных отделов, занятых выпуском различной продукции, работ, услуг. Поскольку виды деятельности, количество работающих, рентабельность отделов различаются между собой, было решено сгруппировать отделы в несколько однородных групп, а затем для каждой группы разработать свою систему премирования.

После тщательного анализ выбрали четыре признака, с помощью которых писывались важные (для указанной цели) параметры каждого отдела:

Х₁ – стоимость активной части основных производственных фондов, тыс. руб;

Х₂ – среднемесячный объем работ отдела, тыс. руб;

Х₃ – удельный вес работ/услуг отдела по внутрифирменной кооперации, %;

Х₄ – среднемесячная прибыль отдела, тыс. руб.

Исходные данные по отделам приведены ниже.

Проведите кластеризацию отделов, используя несколько иерархических алгоритмов Joining (tree clustering):

а) используя исходные данные;

б) используя стандартизованные данные;

Сравните результаты кластеризации. По результатам кластеризации определите число кластеров и их состав. Найдите статистические характеристики каждого кластера.

Проведите кластеризацию методом К-средних (число кластеров задайте  равным 4). Сравните результаты. Сделайте выводы.

Задача №5. На основе следующих данных, характеризующих демографическую ситуацию в странах Содружества, проведите их классификацию различными методами. Для полученных кластеров определите их состав и статистические характеристики.

Сделайте выводы по демографической ситуации в странах.

Естественный прирост населения в 1999 году.

Страна	Коэффициент естественного прироста (на 1000 чел. населения), %	Коэффициент рождаемости (на 1000 чел. населения), %	Коэффициент смертности (на 1000 чел. населения), %
Азербайджан Армения Беларусь Грузия Казахстан Кыргызстан Молдова Россия Таджикистан Туркменистан Узбекистан Украина	9,0 3,3 -4,9 0,1 4,3 14,6 -0,7 -6,4 14,4 13,1 17,0 -7,0	14,9 9,6 9,3 8,9 14,0 21,4 10,6 8,3 18,6 18,5 22,3 7,8	5,9 6,3 14,2 8,8 9,7 6,8 11,3 14,7 4,2 5,4 5,3 14,8