Иерархические (древообразные) процедуры являются наиболее распространенными (в смысле реализации на ЭВМ) алгоритмами кластерного анализа. Они бывают двух типов: агломеративные и дивизимные. В агломеративных процедурах начальным является разбиение, состоящее из п одноэлементных классов, а конечным — состоящее из одного класса; в дивизимных — наоборот. Принцип работы иерархических агломеративных (дивизимных) процедур состоит в последовательном объединении (разделении) групп элементов, сначала самых близких (далеких), а затем — все более отдаленных (близких) друг от друга. Большинство этих алгоритмов исходит из матрицы расстояний. К недостаткам иерархических процедур следует отнести громоздкость их численной реализации. Алгоритмы требуют вычисления матрицы расстояний на каждом шаге, а следовательно, емкой машинной памяти и большого количества времени. В этой связи реализация таких алгоритмов при числе наблюдений, большем нескольких сотен, нецелесообразна, а в ряде случаев и невозможна. В качестве примера рассмотрим агломеративный иерархический алгоритм. На первом шаге алгоритма каждое наблюдение xi (i = 1, 2, ..., п) рассматривается как отдельный кластер. В дальнейшем на каждом шаге работы алгоритма происходит объединение двух самых близких кластеров, и с учетом принятого расстояния по формуле пересчитывается матрица расстояний, размерность которой, очевидно, снижается на единицу. Работа алгоритма заканчивается, когда все наблюдения объединены в один класс. Большинство программ, реализующих алгоритм иерархической классификации, предусматривает графическое представление результатов классификации в виде дендрограммы.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Иерархические кластер-процедуры» з дисципліни «Курс соціально-економічної статистики»
