Кластерный анализ в программе Statistica
Контрольная работа, 11 Марта 2014, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
Первое применение кластерный анализ нашел в социологии. Название кластерный анализ происходит от английского слова cluster – гроздь, скопление. Впервые в 1939 был определен предмет кластерного анализа и сделано его описание исследователем Трионом. Главное назначение кластерного анализа – разбиение множества исследуемых объектов и признаков на однородные в соответствующем понимании группы или кластеры. Это означает, что решается задача классификации данных и выявления соответствующей структуры в ней. Методы кластерного анализа можно применять в самых различных случаях, даже в тех случаях, когда речь идет о простой группировке, в которой все сводится к образованию групп по количественному сходству.
Содержание
ВВЕДЕНИЕ
3
1.
Определение и задача кластерного анализа
5
1.1
Определение кластерного анализа
5
1.2.
Задача кластерного анализа. Функции расстояния и меры сходства.
7
2.
Методы кластерного анализа
11
2.1.
Иерархические агломеративные методы
13
2.2.
Итеративные методы группировки. Метод k-средних
17
3.
Кластерный анализ в программе Statistica
21
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
29
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ И ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Вложенные файлы: 1 файл
При анализе и прогнозировании социально (Автосохраненный).docx
— 473.49 Кб (Скачать файл)
Список литературы
- Воронцов К.В. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования. Курс лекций. МГУ, 2007,
- Экономико-статистический анализ /Под ред. Ильенковой С.Д. –М.: ЮНТИТ, 2002,
- Дадаев, Л.М. Общая характеристика концепции кластеризации региональной экономики // Экон. вестник Ростов. гос. ун-та. 2007,
- Котов А., Красильников Н. Кластеризация данных. 2006,
- Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и Статистика, 1988,
- Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин — М.: Финансы и статистика, 1989.
Интернет ресурсы
www.machinelearning.ru - Информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных
www.intuit.ru/department/