Данная вкладка представляет собой список с процедурами кластерного анализа, которые будут рассчитаны в ходе Исследования.


Вкладка «Кластеризация» Мастера настройки


Кластеризация — это разбиение множества объектов на подмножества (кластеры) по заданному критерию.
На этапе исследования полезно получить априорную информацию об исходных данных, чтобы на этапе построения модели k-средних указать параметр, который будет увеличивать ее предсказательную способность.
Для создания новой процедуры кластерного анализа необходимо:

  • Выбрать «Добавить кластер».
  • В открывшемся окне Настройки кластеризации (см. рисунок ниже) задать параметры (подробнее см. в таблице ниже).
  • Сохранить параметры.


Окно Настройки кластеризации


Таблица «Параметры кластеризации»

Параметр

Возможные значения и ограничения

Описание

Название

Ручной ввод.
Ограничений на значение нет.

Название, которое будет отображаться в результатах исследования.

Количество кластеров

Ручной ввод целочисленного значения больше 0.
По умолчанию — 3, но не более 50.

Задание числа кластеров, на которые будет делиться векторное пространство.

Random Seed

Ручной ввод числового значения.
По умолчанию — 42.

Начальное числовое значение для генератора случайных чисел.

Тип инициализации

Раскрывающийся список со следующими значениями:

  • k-means++ (По умолчанию).
  • Forgy.
  • Random.

Данный параметр отвечает за выбор метода инициализации начальных точек кластеров. Предусмотрены:

  • k-means++.
    Идея метода k-means++ состоит в том, чтобы выбрать начальные точки, которые находятся как можно дальше друг от друга.
  • Forgy.
    Метод Forgy случайным образом выбирает k наблюдений (по числу заданных кластеров) из набора данных и использует их в качестве начальных значений.
  • Random.
    Метод Random сначала случайным образом назначает кластер каждому наблюдению, а затем переходит к этапу обновления, таким образом вычисляя начальное среднее значение как центроид случайно назначенных точек кластера.

Тип стандартизации

Раскрывающийся список со следующими значениями:

  • Не выбрано.
  • Стандартное отклонение (По умолчанию).
  • Нормализация.

Данный параметр задает тип стандартизации данных. Предусмотрены:

  • Не выбрано.
    Не стандартизировать.
  • Стандартное отклонение.
    Из каждой записи вычитается среднее значение и результат делится на стандартное отклонение.
  • Нормализация.
    Из каждой записи вычитается минимальное значение и результат делиться на разницу между максимальным и минимальным значением.

Подготовить данные

Чекбокс.

Выбор данного чекбокса указывает на необходимость подготовить данные.

Количество бинов в графике в параллельных координатах

Ручной ввод целочисленного значения.
Больше 0.
По умолчанию — 10.

Данный параметр задает количество бинов, на которое делятся наблюдения для отображения на графике в параллельных координатах.

Атрибуты

Список атрибутов, доступных в наборе данных.

Выбор атрибутов набора данных для проведения кластерного анализа. Как минимум одна переменная должна быть отмечена для использования в параллельных координатах для корректного построения графика в нескольких осях.

  • Нет меток