Цель работы. Освоение модуля Multivariate Exploratory Techniques Cluster Analysis (Кластерный анализ) в блоке Multivariate Exploratory Techniques. Усвоение основных методов кластерного анализа. Интерпретация полученных результатов с применением знаний о физических причинах происходящих процессов.
Имеются 28 временных рядов гидрометеорологических наблюдений. В зависимости от варианта это могут осадки или температура. Используя модуль кластерного анализа Cluster Analysis, дайте оценку территориальной и временной общности. Оцените результаты с помощью известных методов.
Кластерный анализ - это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных Х1, Х2, ..., Хm. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами. Слово кластер английского происхождения (cluster), переводится как сгусток, пучок, группа. Родственные понятия, используемые в литературе, - класс, таксон, сгущение.
В кластерном анализе используется принцип образования групп - политетический подход. Все группировочные признаки одновременно участвуют в группировке, т.е. они учитываются все сразу при отнесении наблюдения в ту или иную группу. При этом, как правило, не указаны четкие границы каждой группы, а также неизвестно заранее, сколько же групп целесообразно выделить в исследуемой совокупности. Методы кластерного анализа можно разделить на две большие группы: агломеративные (объединяющие) и дивизимные (разделяющие). Агломеративные методы последовательно объединяют отдельные объекты в группы (кластеры), а дивизимные методы расчленяют группы на отдельные объекты. В свою очередь каждый метод как объединяющего, так и разделяющего типа может быть реализован при помощи различных алгоритмов. В кластерном анализе существуют также методы, которые трудно отнести к первой или ко второй группе. Например, итеративные методы, в частности, метод k-средних и метод поиска сгущений.