Программы для анализа торгового объема
В данном диалоговом окне отмечена команда « Dendogram». Мы можем определить, какие кластеры находятся ближе друг к другу, какие дальше.
Процедура двухвходового объединения производится в тех случаях, когда можно ожидать, что одновременная кластеризация по переменным и наблюдениям даст возможность получить осмысленные результаты. Согласование графиков позволяет сделать выводы о том, что благосостояние одной группы отражается на благосостоянии другой. Однако когда связываются вместе несколько объектов, возникает вопрос, как следует определить расстояния между кластерами?
Программы для анализа торгового объема - Проверка статистической значимости Заметим, что предыдущие рассуждения ссылаются на алгоритмы кластеризации, но ничего не упоминают о проверке статистической значимости.
Команды spss на выполнение иерархического кластерного анализа Кластерный анализ является одним из видов классификационного анализа. «Классификационный анализ», в свою очередь, имеет собственное меню, содержащее различные виды классификационного анализа, в том числе три вида кластерного анализа. В рассматриваемом примере применяется иерархический кластерный анализ, наиболее часто применяемый на практике. Иерархический кластерный анализ отличается от других видов кластерного анализа тем, что алгоритм его проведения является многоступенчатым. Алгоритм иерархического кластерного анализа может быть дивизионным или агломеративным. Дивизионный алгоритм проведения иерархического кластерного анализа предполагает, что все объекты исследования в начале объединены в один кластер, который поэтапно делится на более мелкие кластеры. Агломеративный алгоритм, напротив, предполагает, что все объекты исследования вначале рассматриваются как мелкие кластеры, которые затем объединяются в более крупные. На практике чаще всего используются агломеративные методы формирования кластеров. В левом поле открывшегося диалогового окна «Иерархический кластерный анализ» представлен список пяти переменных исходного массива данных. Из них следует выбрать переменные, по которым будет производиться формирование кластеров, и перенести их в правое поле « Variable s ». В рассматриваемом примере — это переменные, характеризующие интересы мотивы поведения туристов: «Развлечения», «Специальные предложения Восточной Баварии», «Спокойный отдых» и «Спорт». Также из списка всех переменных исходной бесплатная программа для кластерного анализа данных следует выбрать переменную, значения которой являются объектами исследования, и перенести ее в правое поле « Label Cases by». В рассматриваемом примере это переменная «возрастные группы». В поле « Cluster» следует выбрать один из двух предлагаемых вариантов: « Cases » или « Variables» см. В нашем примере выбран вариант « Cases ». Это означает, что в ходе кластерного анализа будут классифицироваться собираться в кластеры возрастные группы туристов, а не бесплатная программа для кластерного анализа интересы мотивы поведения. В диалоговом окне «Иерархический кластерный анализ» также есть четыре кнопки, нажав которые открываются вспомогательные диалоговые окна:« Statistics », « Plots », « Method » и « Save ». При нажатии кнопки « Statistics» на экране появляется одноименное диалоговое окно «Статистические показатели» рис. Во вспомогательном диалоговом окне «Статистические показатели» отмечены команды « Agglomeration schedule» и « Proximity matrix» см. После запуска процедуры выполнения кластерного анализа данные команды позволяют вывести на экран в качестве результатов анализа таблицу, содержащую результаты сравнения объектов исследования Proximity matrixи таблицу, отображающую алгоритм формирования кластеров Agglomeration schedule. Путем нажатия кнопки «Сопи те» осуществляется возврат в бесплатная программа для кластерного анализа диалоговое окно «Иерархический кластерный анализ». После нажатия кнопки « Plots » в главном диалоговом окне «Иерархический кластерный анализ» на экране появляется одноименное вспомогательное диалоговое окно «Диаграммы» рис. В диалоговом окне «Диаграммы» представлены команды на построение различных графиков и диаграмм, описывающих процедуру формирования кластеров. В данном диалоговом окне отмечена команда « Dendogram». После запуска процедуры выполнения кластерного анализа данная команда выводит на экран дендограмму, которая является графическим отображением выполнения алгоритма формирования кластеров. Путем нажатия кнопки « Continue » см. При нажатии кнопки « Method » в главном диалоговом окне «Иерархический кластерный анализ» см. В рассматриваемом примере выбран метод « Ward ». В поле « Measure » из списка возможных вариантов следует выбрать показатель, который будет использоваться в целях определения степени схожести различия объектов исследования. Выбор этого показателя зависит от типа переменных, участвующих в кластерном анализе в качестве критериев сегментации. Данные переменные могут быть интервальными Intervalноминальными Counts или дихотомическими Binary. В рассматриваемом примере переменные, по которым совокупность объектов исследования разделяется на кластеры, являются интервальными, поскольку респонденты в ходе опроса да- оали балльные оценки значимости для них различных мотивов проведения времени на отдыхе. Поэтому в поле « Measure » диалогового окна « Method » отмечается тип переменной « Interval ». В качестве показателя, характеризующего степень схожести различия объектов исследования, выбирается квадрат евклидова расстоянияSquared EucL iean Distance. Путем нажатия кнопки « Continue »в диалоговом окне « Method » осуществляется возврат в главное диалоговое окно «Иерархический кластерный анализ» см. В диалоговом окне «Иерархический кластерный анализ» имеется кнопка « Save », при нажатии которой активизируется одноименное диалоговое окне. В этом окне представлены команды, позволяющие сохранить результаты кластерного анализа как новые переменные в исходной базе данных. В результате выполнения этих команд после запуска процедуры выполнения кластерного анализа создается новая переменная, значения которой представляют собой номера кластеров, к которым относится тот или иной объект исследования. Первоочередность представления этих данных в качестве результатов обусловливается агломерат ивным алгоритмом иерархического кластерного анализа рис. Чем меньше этот показатель, тем больше сходство сравниваемой пары объектов исследования табл. Наиболее схожими относительно структуры их интересов являются возрастные категории туристов «9» 55—59 лет и «10» 60—64 года. Квадрат евклидова расстояния между этими группами составляет всего 0,009 и является минимальным из всех прочих значений этого показателя. Следовательно, данные возрастные категории туристов должны быть объединены в один кластер. Для определения очередности последующего объединения объектов исследования в кластеры необходимо заново определить квадрат евклидова расстояния между вновь созданным кластером и прочими кластерами. Среди данных, выводимых на экран в качестве результатов кластерного анализа, предоставляются лишь результаты сравнения кластеров на этапе, когда каждый объект исследования рассматривается как кластер. Она дает лишь общее представление о сходстве различии объектов исследования. По данным этой таблицы можно сделать лишь приблизительные выводы о том, какие из объектов исследования окажутся объединенными в один кластер. Бесплатная программа для кластерного анализа столбце « Stage » указываются номера строк. Каждая строка представляет собой этап шаг процесса формирования кластеров. Последняя строка таблицы «График агломерации» описывает последний этап этого процесса, когда все объекты исследования объединяются в один кластер. Число строк в таблице «График агломерации» всегда на единицу меньше числа объектов исследования. В рассматриваемом примере объектами исследования являются 11 возрастных категорий туристов, и число шагов их поэтапного объединения в один кластер составляет 10. В столбце « Cluster Combined » указывается, какие именно кластеры объединяются в один на очередном этапе формирования кластеров. В столбце « Coefficients » указываются значения того показателя, на основании которого устанавливается очередность поэтапного объединения объектов исследования в один кластер. То, какой именно показатель используется для этих целей, зависит от выбранного метода формирования кластеров. В нашем примере был выбран метод « Ward ». Основной принцип метода « Ward » заключается в том, что в первую очередь должны объединяться те кластеры, объединение которых в наименьшей степени способствует увеличению гетерогенности разнородности внутри формируемых кластеров. В столбце « Coefficients» указываются значения коэффициента, характеризующего степень гетерогенности разнородности формируемых кластеров. На начальном нулевом этапе формирования кластеров, когда каждый объект исследования рассматривается как кластер, все кластеры являются абсолютно гомогенными однородными. Коэффициент, характеризующий степень их гетерогенности, равен нулю. Гетерогенность кластеров повышается по мере их объединения в более крупные. На первом этапе при объединении кластеров «9» и «10» гетерогенность вновь созданного кластера характеризуется значением коэффициента 0,004 см. На последнем десятом этапе при объединении всех объектов исследования в один кластер гетерогенность созданного кластера характеризуется значением коэффициента 4,196. Применение метода « Ward » обеспечивает минимально возможное увеличение степени гетерогенности формируемых кластеров в процессе объединения мелких кластеров в более крупные. В столбце « Next Stage » указывается номер этапа формирования кластеров, когда ноьый кластер будет бесплатная программа для кластерного анализа с другими. Например, на первом этапе при объединении кластеров «9» и «10» создается новый кластер, ему присваивается номер «9». Созданный кластер «9» будет объединяться с кластером «11» на четвертом этапе формирования кластеров, о чем есть соответствующая отметка в столбце « Next Stage » см. В столбце « Stage Cluster First Appears» указываются этапы строкина которых были сформированы объединяемые кластеры. Например, при объединении кластеров «9» и «11» указывается, что кластер «9» был сформирован на первом, а кластер «11» — на нулевом этапе формирования кластеров. Таким образом, таблица «График агломерации» достаточно подробно описывает очередность формирования кластеров, начиная с нулевой стадии, когда каждый объект исследования рассматривается как кластер, и заканчивая созданием кластера, объединяющего все объекты исследования. Это должны решать специалисты, проводящие исследование. Решение относительно оптимального числа формируемых кластеров принимается на основании данных таблицы «График агломерации». Для определения оптимального числа формируемых кластеров используется критерий « Ellbow»: строится график зависимости числа формируемых кластеров и значений коэффициента, характеризующего степень их гетерогенности рис. Из данных на графике, представленном на рис. Из этого следует, что 3 является оптимальным числом кластеров, т. Именно такое решение обеспечит создание сравнительно однородных кластеров, объединяющих достаточно большое число объектов исследования.
Память у меня хорошая, поэтому все эти данные, к слову, о которых я и так знала, предоставлю вам в первозданном и максимально информативном виде. Поэтому в поле « Measure » диалогового окна « Method » отмечается тип переменной « Interval ». Совокупность многомерных статистических методов кластерного анализа можно разделить на иерархические методы агломеративные и дивизимные и неиерархические метод k-средних, двухэтапный кластерный анализ. Последняя строка таблицы «График агломерации» описывает последний этап этого процесса, когда все объекты исследования объединяются в один кластер. Итак, главная цель кластерного анализа — нахождение групп схожих объектов в выборке. Значение объёма дельты сверх нормального в кластере выделяют красным цветом. Путем нажатия кнопки « Continue »в диалоговом окне « Method » осуществляется возврат в главное диалоговое окно «Иерархический кластерный анализ» см. Диагностика и тестирование помогут не только определить характеристики компьютера, но найти возможные проблемы. Объектами при классификации выступают, как правило, наблюдения.