Назначение и сущность кластерного анализа

Кластерный анализ — это совокупность методов, позволяю­щих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором признаков (параметров) Х_{9 Х₂,..., Л^. Целью кластерного анализа является образование групп схо­жих между собой объектов, которые принято называть кластера­ми (класс, таксон, сгущение).

Кластерный анализ — одно из направлений статистического исследования. Особо важное место он занимает в тех отраслях на­уки, которые связаны с изучением массовых явлений и процессов. Необходимость развития методов кластерного анализа и их исполь­зования продиктована тем, что они помогают построить научно обоснованные классификации, выявить внутренние связи между единицами наблюдаемой совокупности. Кроме того, методы клас­терного анализа могут использоваться в целях сжатия информации, что является важным фактором в условиях постоянного увеличе­ния и усложнения потоков статистических данных.

Методы кластерного анализа позволяют решать следующие задачи [2]:

• проведение классификации объектов с учетом признаков, от­ражающих сущность, природу объектов. Решение такой задачи, как правило, приводит к углублению знаний о совокупности классифицируемых объектов;

• проверка выдвигаемых предположений о наличии некоторой структуры в изучаемой совокупности объектов, т.е. поиск суще­ствующей структуры;

• построение новых классификаций для слабоизученных яв­лений, когда необходимо установить наличие связей внутри со­вокупности и попытаться привнести в нее структуру.