2015-01-21
277
(метод «ближайшего соседа»)
| Предприятия | 8, 2. 3. 6, 4, 1 | ||
| 4,188 | |||
| 8,2,3,6,4,1 | 2,284 | 2,913 |
Расстояние между кластером и предприятием 5 также, как и на предыдущем шаге, определяется расстоянием между предприятиями 5 и 4, которое является ближайшим к 5 из всех предприятий, входящих в кластер. Расстояние между предприятием 7 и кластером в табл. 6.26 стало определяться «ближайшим соседом» - предприятием 1. Если продолжить процедуру классификации, то посколь-.ку минимальным расстоянием в табл. 6.26 является расстояние Цяежду кластером и предприятием 5, то можно присоединить его к ^кластеру (табл. 6.27).
Таблица 6.27
Евклидово расстояние на шестом шаге
| Предприятия | 8, 2, 3, 6, 4, 1, 5 | |
| 8, 2, 3, 6, 4, 1, 5 | 2,913 |
В этом случае мы получим два кластера: один состоит из предприятия 7 («Приневское»), а другой включает остальные семь предприятий. Если придерживаться некоторого критического значения евклидовою расстояния так, как в ранее рассмотренном примере, когда d = 2, то предприятие 5 не присоединяется к кластеру и в итоге совокупность подразделяется на три кластера, два из которых содержат по одному предприятию (5 и 7) и один - шесть предприятий.
|
|
|
Представим графически процесс классификации в виде дендрограммы (рис. 6.2).
Дендрограмма - дерево объединений кластеров с порядковыми номерами объектов по горизонтальной оси и шкалой расстояний по вертикальной оси.
Решение, полученное методом «ближайшего соседа», близко к прежнему результату при описании кластеров средними показателями (табл. 6.21), но не совпадает с ним - вместо четырех кластеров здесь выделились три.
Таблица 6.28
