Кластерный анализ

Методы кластерного анализа позволяют разбить изучаемую совокуп­ность объектов на группы «схожих» объектов, называемых кластерами.

Большинство методов кластеризации (иерархической группировки) являются аггломеративными (объединительными) — они начинают с создания элементарных кластеров, каждый из которых состоит ровно из одного исходного наблюдения (одной точки), а на каждом последующем шаге происходит объединение двух наиболее близких кластеров в один. Момент остановки этого процесса может задаваться исследователем (например, указанием требуемого числа кластеров или максимального расстояния, при котором допустимо объединение). Графическое изобра­жение процесса объединения кластеров моет быть получено с помощью дендрограммы — дерева объединения кластеров. Другие методы кла­стерного анализа являются дивизивными — они пытаются разбивать объекты на кластеры непосредственно.

Методы кластеризации довольно разнообразны, в них по-разному выбирается способ определения близости между кластерами (и между объектами), а также используются различные алгоритмы вычислений. Заметим, что результаты кластеризации зависят от выбранного метода, и эта зависимость тем сильнее, чем менее явно изучаемая совокупность разделяется на группы объектов. Поэтому результаты вычислительной кластеризации могут быть дискуссионными и часто они служат лишь подспорьем для содержательного анализа.

Заметим также, что методы кластерного анализа не дают какого-либо способа для проверки статистической гипотезы об адекватности полученных классификаций. Иногда результаты кластеризации можно обосновать с помощью методов дискриминантного анализа.