Понятие многомерной группировки (кластер-анализ)

Современная практика экономического анализа часто требует построения группировки не по одному, а по нескольким группировочным признакам одновременно. Такая задача решается с использованием приемов кластерного анализа, которые открывают возможности объединения в однородные группы объектов наблюдения по комплексу из любого числа признаков, причем группировке могут подвергаться как некоторые объекты, так и сами признаки.

Алгоритмы кластер-анализа разрабатываются с учетом двух основополагающих моментов:

во-первых, принимая во внимание возможность представить любую совокупность наблюдаемых объектов в некотором признаковом геометрическом пространстве, как скопление точек определенной плотности, отражающей однородность, или, наоборот, «непохожесть» анализируемых объектов;
во-вторых, представляя, что в геометрическом пространстве два различных объекта находятся на некотором удалении друг от друга и расстояние между ними тем больше, чем более они непохожи и тем меньше, чем больше их сходство. Нулевое расстояние всегда будет от какого-либо объекта до самого себя, так как сходство при этом полное.

Вернуться в оглавление: Статистика