Дисциплина: Статистика Математика
Жанр: Научные монографии
Введение. Статистические методы в управлении. Классификация и кластерный анализ | 5 |
Глава 1. Классификация, теория распознавания незрительных образов и ее реализация методами кластерного анализа | 11 |
1.1. Классификация объектов как необходимое условие деятельности человека | 13 |
1.2. Логическая модель распознавания незрительных образов, основанная на принципах обучения живых организмов условным рефлексам | 15 |
1.3. Объективная классификация | 17 |
1.4. Гипотеза о компактности образов | 20 |
Глава 2. Наиболее важные идеи кластерного анализа | 23 |
2.1. Кластерный анализ. Прагматические соображения | 25 |
2.2. Начальные понятия | 26 |
2.3. Функции расстояния (различия, несходства) | 30 |
2.4. Меры и признаки подобия, тождества, конгруэнтности неформальных объектов | 33 |
2.5. Информационные признаки, используемые для кластеризации | 37 |
2.6. Схемы использования информации, предназначенной для кластеризации, в зависимости от источника, вида и возможностей кодирования | 42 |
2.7. Измерение характеристик объектов и их представление в задачах кластеризации | 44 |
2.8. Целевые функции кластеризации | 50 |
Глава 3. Особенности вычислительных процедур кластерного анализа | 57 |
3.1. Формализованное представление информации в задачах кластерного анализа. Оценка показателей | 59 |
3.2. Шкалирование признакового пространства для кластеризации | 63 |
3.3. Выбор размерности метрического пространства и ее влияние на качество кластеризации | 66 |
3.4. Графо-аналитическое построение кластерного поля и определение геометрической формы кластера | 69 |
Глава 4. Десять методов кластеризации | 73 |
4.1. Кластеризация полным перебором объектов | 75 |
4.2. Кластеризация методом перебора фиксированных расстояний от центров сфер (алгоритм «Форель») | 77 |
4.3. Сферический метод двухступенчатой кластеризации с выделением ядра (сгущения) объектов классификации | 80 |
4.4. Кластеризация интегральным методом геометризации информационного поля | 82 |
4.5. Метод определения центра кластера с помощью вычисления среднеарифметических расстояний между объектами | 90 |
4.6. Метод постоянных кластеров и характеристик | 92 |
4.7. Кластеризация с учетом критерия качества и последующим выбором лучшего варианта по этому критерию (алгоритм «Краб») | 94 |
4.8. Кластеризация с помощью экспертных оценок | 95 |
4.9. Кластеризация методом определения «ближайших соседей», включая иерархическое распределение объектов | 99 |
4.10. Кластеризация методом «ветвей и границ» | 102 |
Глава 5. Приложения кластерного анализа и интерпретация результатов | 107 |
5.1. Содержательная основа кластеризации в экономических исследованиях | 109 |
5.2. Научные и практически задачи, решаемые методами кластеризации | 112 |
5.3. Определение качества кластеризации | 116 |
5.4. Контроль за достоверностью информации и точностью выводов методами кластерного анализа. Поиск противоречий, нелогичностей и ошибок статистики | 121 |
5.5. Цели интерпретации результатов кластеризации множества объектов | 127 |
5.6. Методы интерпретации результатов кластеризации | 130 |
Заключение. Исторический очерк | 133 |
Глоссарий кластерного анализа | 136 |
Символика, принятая в книге | 151 |
Список литературы | 154 |
Отзывы: нет |
© 2001–2022, Издательство «Директ-Медиа» тел.: 8-800-333-68-45 (звонок бесплатный), +7 (495) 258-90-28 manager@directmedia.ru