This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
shlukova_analyza_metody_nehierarchicke_metody_hierarchicke_prezentace_a_interpretace_vysledku [2017/01/01 11:23] efox |
shlukova_analyza_metody_nehierarchicke_metody_hierarchicke_prezentace_a_interpretace_vysledku [2017/01/03 12:53] (current) efox [asociace] |
||
---|---|---|---|
Line 5: | Line 5: | ||
* Cílem analýzy může být jednak zjistit vazby mezi objekty (dostatečným výstupem je dendrogram) nebo identifikovat v datech shluky, které budou využity v další analýze jako zjednodušení vícedimenzionálního problému | * Cílem analýzy může být jednak zjistit vazby mezi objekty (dostatečným výstupem je dendrogram) nebo identifikovat v datech shluky, které budou využity v další analýze jako zjednodušení vícedimenzionálního problému | ||
* jak identifikovat shluky? - buď ty hranice identifikuju já, jakožto analytik. Nebo přes matematické metody. | * jak identifikovat shluky? - buď ty hranice identifikuju já, jakožto analytik. Nebo přes matematické metody. | ||
+ | {{ : | ||
- | {{ :typymetod_shlukova.png?nolink&300 |}} | + | ---- |
+ | |||
+ | ===== HIEARCHICKÉ SHLUKOVÁNÍ ===== | ||
+ | ==== aglomerativní ==== | ||
+ | - Výběr vhodné metriky vzdálenosti/ | ||
+ | - Výběr shlukovacího algoritmu, který podstatným způsobem ovlivňuje výsledky analýzy a možnosti její interpretace | ||
+ | * vypočítá se asociační matice -> spojí se dva nejpodobnější objekty -> nová asociační matice (ty dva spojené objekty vystupují jako jeden objekt!!!) -> a tak dál a tak dál | ||
+ | *{{ ::dendrogram.png?direct& | ||
+ | * **shlukovací algoritmy** | ||
+ | * nejbližší soused | ||
+ | * průmerná vzdálenost (vážená i nevážená) | ||
+ | * středospojná (spojení dle vzdálenosti centroidů středů shluků) | ||
+ | * nejvzdálenější soused | ||
+ | |||
+ | ==== divizní ==== | ||
+ | * Shlukování může být zastaveno po rozdělení všech objektů do shluků, po předem daném počtu kroků nebo po dosažení kritéria minimálního rozdílu mezi shluky | ||
+ | |||
+ | ---- | ||
+ | |||
+ | ===== NEHIEARCHICKÉ SHLUKOVÁNÍ ===== | ||
+ | ==== aglomerativní ==== | ||
+ | * Do této skupiny lze zařadit metody hledající nejkratší spojnici mezi objekty ve vícerozměrném prostoru | ||
+ | * Na rozdíl od klasického hierarchického aglomerativníhoshlukování může být na jeden objekt napojeno několik dalších objektů | ||
+ | * {{ :: | ||
+ | |||
+ | ==== divizní ==== | ||
+ | * Nejběžnější metodu je tzv. k‐means clustering | ||
+ | * Metoda zařazuje objekty do shluků na principu ANOVA, analogií je Wardovametoda shlukování v hierarchickém aglomerativnímshlukování | ||
+ | * Počet shluků je předem definován, výběr nejvhodnějšího počtu shluků je prováděn buď expertně nebo pomocí matematických metod výběru optimálního počtu shluků (analýza vnitro a mezishlukovýchvzdáleností) | ||
+ | * | ||
+ | ====== asociace ====== | ||
+ | * hledání vztahů (asociací) mezi podmnožinami atributů | ||
+ | * A asi souvisí s B, A je asi příčinou B | ||
+ | * mohou být: | ||
+ | * **klasické** - 2 podmnožiny atributů v relačních datech | ||
+ | * **transakční** - v rámci rozsáhlé množiny atributů, zaznamenaných seznamem jejich výskytů | ||
+ | * Jiný častý tvar zdrojových dat pro asociace je tzv. nákupní košík. Objektem je jeden (obvykle obchodní) případ, jeho několik atributů má obvykle pevnou strukturu (datum, čas, zákazník, ... = identifikace košíku). Vysoký počet dalších, obvykle binárních atributů (seznam nakupovaného zboží = obsah košíku) je zadáván jako seznam atributů nabývajících nenulové hodnoty. Asociacemi se zde rozumějí nalezené podmnožiny atributů, vyskytujících se společně (v košíku). | ||
+ | * **agregované** - mezi podmnožinou atributů a jejich skupinovými charakteristikami | ||
+ | * antecedent -> sukcendent | ||