Добавил:
SharMax
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Методы статистической обработки информации - магистратура / МСОИ, лекции / МСОИ, лекции, кластерный анализ
.pdf
Вновь найдем матрицу расстояний. Для этого необходимо
рассчитать расстояние до кластера s
(2,3)
. Для этого воспользуемся
матрицей расстояний R
2
.
Например, расстояние между кластерами
s
(4,5)
и s
(2,3)
равно:
()() () () () ()
ρρρρρ
45 23 45 2 45 3 45 2 45 3
1
2
1
2
1
2
5
2
640
2
140
2
5
,,, ,, ,, ,, ,,
,,
=+−−=+−=
.
Проведя аналогичные расчеты, получим:
R
3
=
0 2,24 5,10 5,83
2,24 0 5 6,40
5,10 5 0 2
5,83 6,40 2 0
.
Объединенные кластеры s
(4,5)
и s
(6)
, расстояние между которыми,
согласно матрице R
3
, наименьшее: ρ
(4,5),6
=2.
В результате этого получим три кластера: s
1
, s
(2,3)
и s
(4,5,6)
.
Матрица расстояний будет иметь вид:
=
0 5 5,10
5 0 2,24
5,10 2,24 0
4
R
.
Объединим теперь кластеры s
1
и s
2,3
, расстояние между которыми
равно
. В результате получим два кластера: s
()
ρ
123
224
,,
,=
(1,2,3)
и s
(4,5,6)
,
расстояние между которыми, найденное по принципу “ближайшего
соседа”, равно:
()()
5
4,5,6 ;3,2,1
=
ρ
.
Результаты иерархической классификации объектов представлены
на рис. 4.2 в виде дендрограммы.
47
12 3
4
56
5,00
2,24
2,00
1,41
1,00
ρ
Рис. 4.2. Дендрограмма
Слева на рисунке приводится расстояние между объединяемыми
на данном этапе кластерами (объектами).
В задаче предпочтение следует отдать предпоследнему этапу
классификации, когда все объекты объединены в два кластера:
s
(1,2,3)
и s
(4,5,6)
,
что наглядно видно на рис. 4.1.
48
Соседние файлы в папке МСОИ, лекции