Скачиваний:
32
Добавлен:
02.05.2014
Размер:
1.44 Mб
Скачать

2.1.2 Кластерный анализ с применением дендрограмм

Этот анализ предназначен для разбиения множества объектов на заданное или неизвестное число классов на основании некоторого математического критерия качества классификации

Введем исходные данные в электронную таблицу STATGRAPHICS (50x10). Для более детального анализа проделали ряд операций. Получили дендрограмму методом Варда для пяти кластеров (классов) (рисунок 2.3).

Рисунок 2.3 – Дендрограмма для пяти классов

После преобразований получили сводку кластерного анализа (таблица 2.5).

Таблица 2.5

Сводка кластерного анализа

Cluster

Members

Percent

1

9

18,37

2

10

20,41

3

10

20,41

4

17

34,69

5

3

6,12

Centroids

Cluster

1

2

3

4

5

CPU Frequency

2500

2543,3

3020

1964,71

2155,33

Bus Frequency

607,333

533

800

894,118

333

L1 Cache

10,6667

16

16

150,588

128

L2 Cache

497,778

640

1945,6

549,647

277,333

Technology

0,135556

0,09

0,0875

0,106471

0,13

Multiplication

14,5556

19,1

15,1

11,8235

10,8333

Critical Temperature

73,3333

67,5

69,5

69,1765

86,6667

Cost

4164,78

2323,4

6667,3

5835,35

2248,67

Как видно из таблицы 2.5, в сводке кластерного анализа прежде всего учитываются имена переменных, участвующих в анализе, количество полных образцов, использованный метод кластерного анализа и принятая метрика. Затем, в сводке описывается число кластеров, количество объектов в каждом кластере и соответ­ствующий процент. Кроме того, в нижней части сводки приводится дополнительная информация по координатам центроидов. По этим координатам можно судить о том, какие переменные играют наиболее важную роль в каждом кластере.

Таблица 2.6

Принадлежность объектов к кластерам

1

Celeron/2000MHz/400MHz/ L1:8Kb/L2:128Kb

1

2

Celeron D 310

2

3

Celeron D 315

2

4

Celeron D 320

2

5

Celeron D 325

2

6

Celeron D 330

2

7

Duron/1500MHz/400MHz/ L1:8Kb/L2:256Kb

1

8

P4/2000MHz/400MHz/ L1:8Kb/L2:512Kb

1

9

P4/2400MHz/533MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

2

10

P4/2400MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:512Kb

1

11

P4/2800MHz/533MHz/ L1:8Kb/L2:512Kb

1

12

P4/2800MHz/533MHz/ L1:8Kb/L2:1024Kb

1

13

P4/2800MHz/800MHz/ L1:8Kb/L2:512Kb

1

14

P4/2800MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

3

15

P4/3000MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:512Kb

1

16

P4/3000MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

3

17

P4/3200MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:512Kb

1

18

P4/2660MHz/533MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

2

19

P4/2660MHz/533MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

2

20

P4/2800MHz/533MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

2

21

P4/2930MHz/533MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

2

22

P4/3000MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:1024Kb

3

23

P4/3000MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:2048Kb

3

24

P4/3200MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:2048Kb

3

25

P4/3400MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:2048Kb

3

26

P4/2800MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:2048Kb

3

27

P4/3000MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:2048Kb

3

28

P4/3200MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:2048Kb

3

29

P4/2800MHz/800MHz/ L1:16Kb/L2:4096Kb

3

30

Athlon-64/1800MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

31

Athlon-64/2000MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

32

Athlon-64/2000MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

33

Athlon-64/2200MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

34

Athlon/3000MHz/400MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

5

35

Athlon-64/1800MHz/1000MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

36

Athlon-64/2000MHz/1000MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

37

Athlon-64/2200MHz/1000MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

38

Athlon-64/2400MHz/1000MHz/ L1:128Kb/L2:512Kb

4

39

Athlon-64/2400MHz/1000MHz/ L1:128Kb/L2:1024Kb

4

40

Athlon-64/2000MHz/1000MHz/ L1:256Kb/L2:1024Kb

4

41

Athlon-64/2200MHz/1000MHz/ L1:256Kb/L2:1024Kb

4

42

Athlon-64/2400MHz/1000MHz/ L1:256Kb/L2:1024Kb

4

43

Sempron-64/1400MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:256Kb

4

44

Sempron-64/1600MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:128Kb

4

45

Sempron-64/1600MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:256Kb

4

46

Sempron-64/1800MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:256Kb

4

47

Sempron/1600MHz/800MHz/ L1:128Kb/L2:256Kb

4

48

Sempron/1666MHz/333MHz/ L1:128Kb/L2:256Kb

5

49

Duron/1800MHz/266MHz/ L1:128Kb/L2:64Kb

5

Перейдем к рассмотрению диаграммы рассеивания (рисунок 2.4)

Рисунок 2.4 − Двухмерная диаграмма рассеивания

Диаграмма показывает, как группируются исследуемые наблюдения на плоско­сти двух переменных BUSFrequency− частота шины иCPUFrequency− частота процессора.

Рассмотрим трехмерную диаграмму рассеивания (рисунок 2.5)

Рисунок 2.5 − Трехмерная диаграмма рассеивания

Таким образом, кластерный анализ помог разбить множество объектов на заданное число классов на основании некоторого математического критерия качества классификации. Диаграмма показывает, как группируются исследуемые мобильные телефоны в пространстве трех переменных: CPUFrequency,BusFrequency,L1Cache.

Соседние файлы в папке Курсовой проект - Интеллектуальный анализ рынка
  • #
    02.05.2014913 б17data.out
  • #
    02.05.2014834 б17data.rules
  • #
    02.05.201438 б17data.set
  • #
    02.05.2014617 б17data.tree
  • #
    02.05.201440.96 Кб19Data.xls
  • #
    02.05.20141.44 Mб32ПЗ.doc