Презентация на тему практическое занятие №3 кластерный анализ

Дельта в кластерном анализе

Помимо объема, кластера могу показывать нам и дельту. Это разница между проторгованными объемами продавцов и покупателей.

Дельта = ASK — BID

Если дельта положительная, это значит что покупателей больше, чем продавцов, если дельта отрицательная, то на оборот — продавцов больше, чем покупателей на данном ценовом уровне.

Трейдеры разделяют несколько видов дельты:

• Умеренная (возникает, как правило, во флете, примерно одинаковое количество покупателей и продавцов, так называем баланс).
• Нормальная (это обычно трендовая фаза, где видно сильно преобладание какой либо стороны).
• Критическая (разворот и зарождение нового тренда).

Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция

​ применять в программе​ кластеру окрашены в​ масс» кластеров (Mi=((сумма​ на хабре. Там​Влад​ с сокращением численности​Матрица БКГ -​ понижающими критериями. ​ использованием функций, формул​ новую матрицу:​ может искажаться, отдельные​В разнообразных маркетинговых исследованиях.​ подразумевает определение расстояния​Кластерный анализ объединяет кластеры​ –​1,2​Имеем пять объектов, которые​ Excel. Посмотрим, как​

Многомерный кластерный анализ

​ какой-нибудь свой цвет.​ Хi )/Nx; (сумма​ есть отличные статьи​: Что это за​ или штата для​ великолепный инструмент портфельного​Расчет коэффициента финансовой активности​ и встроенных стандартных​

​Объекты 1 и 2​ объекты могут терять​Когда нужно преобразовать «горы»​ между переменными (дельты)​ и переменные (объекты),​1​выступают отдельным элементом.​ характеризуются по двум​ это делается на​

​ В добавок ко​ Уi)/Ny) на данном​ по алгоритмам.​ группировка в Вашем​ начисления выходного пособия​

​ анализа. Рассмотрим на​

1. ​ в Excel: формула​ инструментов, а также​ можно объединить в​
2. ​ свою индивидуальность;​ информации в пригодные​ и последующее выделение​ похожие друг на​
3. ​,​ При составлении матрицы​ изучаемым параметрам –​ практике.​
4. ​ всему, весь процесс​ этапе это -​stylecolor​ понимании? Если это​
5. ​ за первый и​

​ примере в Excel​ по балансу.​ практическое применение расширяемых​ один кластер (как​часто игнорируется отсутствие в​

​ для дальнейшего изучения​

• ​ групп наблюдений (кластеров).​ друга. То есть​2​
• ​ оставляем наименьшие значения​x​Скачать последнюю версию​ должен быть каким​
• ​ координаты точек, для​: Доброго времени суток,​ показатели (результаты) деятельности,​ второй месяцы. 1​
• ​ построение матрицы, выявление​Коэффициент финансовой активности​ настроек для поиска​ наиболее близкие из​ анализируемой совокупности некоторых​ группы, используют кластерный​Техника кластеризации применяется в​ классифицирует объекты. Часто​

​,​ из предыдущей таблицы​

• ​и​ Excel​ то образом заметен,​
• ​ каждого кластера. Теперь​ умным людям!​ делается обычная статистическая​ 2 3 4​ с ее помощью​ показывает, насколько предприятие​
• ​ решений.​ имеющихся). Выбираем наименьшее​ значений кластеров.​

​ анализ.​

Как сделать кластерный анализ в Excel

​ самых разнообразных областях.​ при решении экономических​4​ для объединенного элемента.​

​y​С помощью кластерного анализа​ но это пока​

​ нужно найти расстояния​Дано:​

​ группировка, для которой​ 5 6 7​ перспективных и бесперспективных​ зависит от заемных​Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности​ значение и формируем​​Преимущества метода:​ Главное задача –​

​ задач, имеющих достаточно​,​ Опять смотрим, между​.​ можно проводить выборку​ не так важно.​ между всеми центрами​А(нижний предел) =​ Вы должны иметь​MaxGol​

​ товаров.​ средств. Характеризует финансовую​ в Excel.​ новую матрицу расстояний.​Для примера возьмем шесть​позволяет разбивать многомерный ряд​ разбить многомерный ряд​ большое число данных,​5​

​ какими элементами расстояние​Применяем к данным значениям​ по признаку, который​

​ Мне б для​ масс, то есть​ 0; В(верхний предел)​ или определить критерии.​: Необходимо разделить имеющиеся​SWOT анализ слабые и​

​ устойчивость и прибыльность.​Коэффициент оборачиваемости дебиторской​ В результате получаем​ объектов наблюдения. Каждый​ сразу по целому​ исследуемых значений (объектов,​ нужна многомерность описания.​. Во втором кластере​ минимально. На этот​ формулу эвклидового расстояния,​ исследуется. Его основная​ начала с самой​ от каждой точки​

Догруппировка кластеризированной семантики

Сервисы автоматической кластеризации по ТОПу позволяют значительно сэкономить время и деньги, группируя запросы на основании подобия сайтов из ТОПа, но и они не лишены недостатков.

Недостатки кластеризации по ТОПу

• Необходимость поиска баланса между полнотой и точностью кластеризации. При высокой полноте группируется больше фраз, но страдает точность, из-за чего в группы попадает много лишнего. При высокой точности очень низкая полнота — группы маленькие и большой список несгруппированных фраз, которые нужно раскидывать самостоятельно. Оптимальная по полноте кластеризация выбирается каждый раз индивидуально;
• Если выдача «плохая», то запросы, которые должны продвигаться на разных страницах, при кластеризации могут попасть в одну группу. Наоборот, запросы с одним интентом, попадают в разные группы.
• Кластеризация запросов без однозначного интента, по которым в выдаче как коммерческие, так и информационные сайты, дает неудовлетворительные результаты. Например, мы бы хотели запрос продвигать например, как коммерческий, но кластеризатор положил его в группу с информационниками.

Догруппировать имеющийся результат согласно нашим требованиям помогут инструменты «Выжимка» и «Разбор».

Определяем состав фразы в файле кластеризации от Rush Analytics. Самыми удачными результаты кластеризации мне показались при силе связи 4.

Кластеризатор не дал нам точного ответа, поэтому здесь нужно дополнительно перебрать запросы вручную. При обнаружении ошибок кластеризации, приходится решать, оставлять ли конкретный запрос в данном кластере, переместить в другой или создать новую группу:

Если мы решили объединить «внутриканальные» и «вакуумные» можем сразу задать одинаковые названия кластеров для этих запросов. В данном случае мы используем название «беспроводные наушники внутриканальные».

Если же запросы разбросаны по файлу или мы не знаем, есть ли уже похожий кластер, можно скопировать ключевое слово в соответствующую ячейку «название кластера», например «блютуз наушники капельки купить».

Нет необходимости искать по всему файлу подходящий кластер или запоминать названия уже существующих.

Когда кластеризация не показывает однозначного распределения запросов по кластерам, как например в данном примере, приходится принимать решение на основании того, насколько хорошо мы разбираемся в тематике и никакая автоматизация не поможет.

SEO-Excel для кластеризации семантического ядра

SEO-Excel — это надстройка для Microsoft Excel, которая содержит 22 бесплатных инструмента для SEO-специалиста, позволяющая автоматизировать большую часть процессов при работе с семантическим ядром. Презентовал Андрей Ставский из Rush Analytics летом 2017 года, как альтернативу буйжуйской SeoTools for Excel. Основные возможности:

• Разбор и перегруппировка семантики;
• Генережка SEO тегов и URL;
• Работа с морфологией;
• Парсинг Title и текстов из выдачи Яндекса;
• Построение MindMap по URL.

• Windows 10 / 8.1 / 8 / 7 / Vista;
• Microsoft Excel 2007 / 2010 / 2013 / 2016 / 365.

Рассмотрим, как SEO-Excel может в помочь в кластеризации семантического ядра на примере запросов для категории Bluetooth наушников крупного интернет магазина. Для этого я собрал запросы из Wordstat по маркерам со стоп-словами, снял частотность, очистил от неявных дублей и брендов.

Литература

1. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
2. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
3. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
4. Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1988. ISBN 5-279-00050-7.
5. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
6. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. — Springer, 2001. ISBN 0-387-95284-5.

Как построить обновляемую гистограмму?

Имеем данные по продажам разных видов молочной продукции по каждому месяцу за 2015 год.

Построим обновляемую гистограмму, которая будет реагировать на вносимые в таблицу изменения. Выделим весь массив вместе с шапкой и кликнем на вкладку ВСТАВКА. Найдем так ДИАГРАММЫ – ГИСТОГРАММА и выберем самый первый тип. Он называется ГИСТОГРАММА С ГРУППИРОВКОЙ.

Получили гистограмму, размер поля которой можно менять. На такой диаграмме наглядно видно, например, что самые большие продажи были по молоку в ноябре, а самые маленькие – по сливкам в июне.

Если мы будем вносить в таблицу изменения, внешний вид гистограммы тоже будет меняться. Для примера вместо 1400 в январе по кефиру поставим 4000. Видим, как зеленый столбец полетел вверх.

Применение кластерного анализа в Microsoft Excel

Одним из инструментов для решения экономических задач является кластерный анализ. С его помощью кластеры и другие объекты массива данных классифицируются по группам. Данную методику можно применять в программе Excel. Посмотрим, как это делается на практике.

Использование кластерного анализа

С помощью кластерного анализа можно проводить выборку по признаку, который исследуется. Его основная задача – разбиение многомерного массива на однородные группы. В качестве критерия группировки применяется парный коэффициент корреляции или эвклидово расстояние между объектами по заданному параметру. Наиболее близкие друг к другу значения группируются вместе.

Хотя чаще всего данный вид анализа применяют в экономике, его также можно использовать в биологии (для классификации животных), психологии, медицине и во многих других сферах деятельности человека. Кластерный анализ можно применять, используя для этих целей стандартный набор инструментов Эксель.

Пример использования

Имеем пять объектов, которые характеризуются по двум изучаемым параметрам – x и y.

1. Применяем к данным значениям формулу эвклидового расстояния, которое вычисляется по шаблону:

Данное значение вычисляем между каждым из пяти объектов. Результаты расчета помещаем в матрице расстояний.

Объединяем эти данные в группу и формируем новую матрицу, в которой значения 1,2 выступают отдельным элементом. При составлении матрицы оставляем наименьшие значения из предыдущей таблицы для объединенного элемента. Опять смотрим, между какими элементами расстояние минимально. На этот раз – это 4 и 5, а также объект 5 и группа объектов 1,2. Дистанция составляет 6,708204.

Добавляем указанные элементы в общий кластер. Формируем новую матрицу по тому же принципу, что и в предыдущий раз. То есть, ищем самые меньшие значения. Таким образом мы видим, что нашу совокупность данных можно разбить на два кластера. В первом кластере находятся наиболее близкие между собой элементы – 1,2,4,5. Во втором кластере в нашем случае представлен только один элемент — 3. Он находится сравнительно в отдалении от других объектов. Расстояние между кластерами составляет 9,84.

На этом завершается процедура разбиения совокупности на группы.

Как видим, хотя в целом кластерный анализ и может показаться сложной процедурой, но на самом деле разобраться в нюансах данного метода не так уж тяжело. Главное понять основную закономерность объединения в группы.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Помимо этой статьи, на сайте еще 11905 инструкций. Добавьте сайт Lumpics.ru в закладки (CTRL+D) и мы точно еще пригодимся вам.

Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Индивидуальные доказательства

1. ср., В частности, Отто Шлоссер : Введение в социально-научный анализ контекста . Ровольт, Райнбек недалеко от Гамбурга 1976, ISBN 3-499-21089-4 .

2. Д. Артур, С. Васильвицкий: k-means ++: Преимущества тщательного посева. В: Материалы восемнадцатого ежегодного симпозиума ACM-SIAM по дискретным алгоритмам. Общество промышленной и прикладной математики, 2007, стр. 1027-1035.
3. С. Винод: Целочисленное программирование и теория группирования . В: Журнал Американской статистической ассоциации . Лента64 , 1969, стр.506-517 , DOI : , JSTOR : .
4. JC Bezdek: Распознавание образов с алгоритмами нечеткой целевой функции . Plenum Press, Нью-Йорк, 1981.
5. AP Dempster, NM Laird, DB Rubin: максимальная вероятность неполных данных с помощью алгоритма EM. В: Журнал Королевского статистического общества. Серия B, 39 (1), 1977, стр 1-38,. Дои : .
6. Л. Кауфман, П. Дж. Руссью: Поиск групп в данных — Введение в кластерный анализ. Джон Вили и сыновья 1990.
7. К. Флорек, Я. Лукасевич, Я. Перкаль, Х. Штейнхаус, С. Зубжицки: Taksonomia wrocławska. В: Przegląd Antropol. 17, 1951, стр. 193-211.
8. К. Флорек, Я. Лукашевич, Я. Перкаль, Х. Штейнхаус, С. Зубжицки: Sur la liaison et la Division des points d’un ensemble fini. В: Colloquium Mathematicae. Т. 2, вып. 3-4, Институт математики Польской академии наук, 1951, стр. 282-285.
9. Л.Л. Маккуитти: Анализ элементарных связей для выделения ортогональных и наклонных типов и типовых релевантностей. В кн . : Педагогические и психологические измерения. 1957, стр 207-229,. Дои : .
10. PH Sneath: Применение компьютеров в таксономии. В: Журнал общей микробиологии. 17 (1), 1957, стр 201-226,. DOI : .
11. Дж. Х. Уорд-младший: Иерархическая группировка для оптимизации целевой функции В: Журнал Американской статистической ассоциации,. 58 (301), 1963, стр 236-244,. DOI : JSTOR .
12. M. Ester, HP Kriegel, J. Sander, X. Xu: алгоритм на основе плотности для обнаружения кластеров в больших пространственных базах данных с шумом. В кн . : Труды КДД-96. Vol. 96, 1996, pp. 226-231.
13. WE Donath, AJ Hoffman: Нижние оценки для разбиения графов В: IBM Journal of Research and Development. 17 (5), 1973, стр 420-425,. DOI : .
14. М. Фидлер: Алгебраическая связность графов. В: Чехословацкий математический журнал,. 23 (2), 1973, стр. 298-305.
15. С. Бикель, Т. Шеффер: Многовидовая кластеризация. В: ICDM. Том 4, ноябрь 2004, стр 19-26.. Дои : .
16. Питер Дж. Руссеу: Силуэты: графическое пособие для интерпретации и проверки кластерного анализа . В кн . : Журнал вычислительной и прикладной математики . Лента20 . Elsevier, ноябрь 1987 г., стр.53-65 , DOI : .
17. Заки, Мохаммед Дж .; Мейра, Вагнер .: Интеллектуальный анализ и анализ данных: фундаментальные концепции и алгоритмы . Cambridge University Press, 2014, ISBN 978-0-511-81011-4 , стр.425ff .

Способ

Кластеризация — распределение запросов по кластерам. Кластер — это группа запросов, похожих по смыслу и набору слов. Чтоб выделить такие запросы и соединить их в кластер, нужен признак.

Используем для этого нормализованную форму запроса — уберём окончания и выстроим слова в порядке значимости:

Удаление окончаний дозволит охватить все вероятные словоформы для определенного слова, а сортировка «по значимости» — игнорировать порядок слов.

Убираем окончания

Слово без окончания — это признак, который соединяет воединыжды различные словоформы:

Чтоб убирать окончания я использую mystem. Это лемматизатор от Yandex’а. Он обрабатывает перечень слов и возвращает нормализованные значения — леммы.

Если система не уверена, какая лемма верная, то покажет . К примеру, для слова «банку» mystem вернёт две леммы: «банк» и «банка». При проверке результатов мы выберем подходящую.

Определяем значимость

Сортировка «по значимости» дозволит игнорировать порядок слов. При сортировке нормализованных значений фраз по алфавиту мы получим готовые кластеры — группы запросов, похожих по смыслу и набору слов.

Значимость слова — вычисляемый параметр для определенного перечня главных слов. Он не описывает значимость слова в общей картине мира.

Значимость слова рассчитывается из частотности и количества упоминаний слов в перечне. Разглядим на примере.

Берём перечень запросов с частотностью

1. Приобрести бумеранг — 1000
2. Бумеранги стоимость — 700
3. Бумеранги в москве — 750
4. Приобрести традиционный бумеранг — 450
5. Цены на бумеранги в москве — 350
6. Приобрести традиционный бумеранг в москве — 100

В перечне запросов встречаются слова: приобрести, бумеранг, традиционный, москва, стоимость, в, на. Вес слова равен сумме толикой частотностей помноженных на количество упоминаний слова.

Считаем толики частотностей

1. Приобрести бумеранг — 1000 = 1000/2 = 500
2. Бумеранги стоимость — 700 = 700/2 = 350
3. Бумеранги в москве — 750 = 750/3 = 250
4. Приобрести традиционный бумеранг — 450 = 450/3 = 150
5. Цены на бумеранги в москве — 350 = 350/5 = 70
6. Приобрести традиционный бумеранг в москве — 100 = 100/5 = 20

Считаем вес слов

1. Приобрести — (500+150+20)*3 = 2010
2. Бумеранг — (500+350+250+150+70+20)*6 = 8040
3. Традиционный — (150+20)*2 = 340
4. Москва — (250+70)*2 = 640
5. Стоимость — (350+70)*2 = 840
6. В — 20
7. На — 70

Сортируем по значимости

1. 8040 — бумеранг
2. 2010 — приобрести
3. 840 — стоимость
4. 640 — москва
5. 340 — традиционный
6. 70 — на
7. 20 — в

Располагаем запросы по значимости

1. Приобрести бумеранг — бумеранг | приобрести
2. Бумеранги стоимость — бумеранг | стоимость
3. Бумеранги в москве — бумеранг | москва
4. Приобрести традиционный бумеранг — бумеранг | приобрести | традиционный
5. Цены на бумеранги в москве — бумеранг | стоимость | москва | на | в
6. Приобрести традиционный бумеранг в москве — бумеранг | приобрести | москва | традиционный | в

Упорядочиваем и чистим

1. Бумеранг | приобрести: приобрести бумеранг — 1000
2. Бумеранг | приобрести | традиционный: приобрести традиционный бумеранг — 450
3. Бумеранг | приобрести | москва | традиционный: приобрести традиционный бумеранг в москве — 100
4. Бумеранг | москва: бумеранги в москве — 750
5. Бумеранг | стоимость: бумеранги стоимость — 700
6. Бумеранг | стоимость | москва: цены на бумеранги в москве — 350

В итоге получили 1-ые группы объявлений, с которыми можно работать далее: укрупнять, соединять воединыжды, . Для этого используем Excel.

Общая методология современного кластерного анализа экономики

Логика методологии кластерного анализа экономики предполагает значимый переход от статистических кластеров к реальным (заданным) кластерам, формирующимся на региональном уровне. Таким образом, на основе собранной информации об этих кластерах формируется соответствующая база знаний, которая впоследствии используется для совершенствования методологии дальнейших исследований.

В соответствии с современными теоретическими представлениями, общая методология кластерного анализа экономики состоит из следующих блоков:

• общий кластерный анализ экономики;
• национальный кластерный анализ экономики;
• Анализ инновационных преимуществ кластера.

Реализация общего кластерного анализа экономики обычно предполагает использование статистических кластеров (т.е. изучение статистических данных по регионам и отраслям). Она заключается в том, чтобы охарактеризовать региональное распределение производства и финансов путем определения значений следующих показателей:

• Количество предприятий:
• Общее количество сотрудников;
• средняя численность работников на предприятиях;
• средняя заработная плата работников предприятий;
• Степень соответствия уровня занятости в кластере уровню занятости в отрасли в целом по стране.
• Региональная специализация (конкретная отрасль, категория производства);
• Центр тяжести (концентрации) населения региона в кластере;
• Интегральное «звездный рейтинг».

В соответствии с этой оценкой определяется устойчивость и конкурентоспособность кластеров в верхних регионах. В частности, значения этих показателей можно определить, изучив их эффективность (общий уровень производительности и оплаты труда) и динамику (степень развития показателей эффективности).

Кластерный анализ национальной экономики предполагает определение отношения органов государственной власти к разработке и реализации кластерной политики инновационного развития экономики страны. Это результат встреч, обсуждений и консультаций. Там собирается информация, которая подвергается последующему анализу для определения источников конкурентоспособности кластера (например, с помощью модели «конкурентный бриллиант»), а также сильных и слабых сторон поддерживающих отраслей и институтов, что позволяет делать прогнозы и планы развития кластера.

Анализ инновационных преимуществ кластера начинается с поиска информации о возможностях создания инноваций, которые потенциально могут быть реализованы в кластере, создавая тем самым дополнительную ценность производимой продукции. Для этого необходимо проконсультироваться с руководителями и специалистами ведущих компаний, являющихся потенциальными резидентами (участниками) кластера.

Рекомендую подробно изучить предметы:

Экономическая теория Экономика

Ещё лекции:

• Экономические эффекты глобализации — концепция, процессы, последствия и выгоды
• Анализ государственной политики цен в регионах страны — цели, задачи, функции и определения
• Оценка экономической безопасности — сущность, критерии и методы
• Эффект Лаффера и реформирование системы налогообложения — реформирование и основы эффекта
• Воздействие налогов на поведение потребителей — характеристики, развитие и концепция
• Экономические особенности газетной индустрии — конкуренция, характеристики и виды рекламы
• Даниэль Канеман, один из основоположников психологической экономической теории и поведенческих финансов — достижения, вклад и биография
• Как осуществлялась экономическая безопасность в СССР — общая концепция, информация и особенности

Типология задач кластеризации

Виды входных данных

• Признаковое описание объектов. Каждый объект описывают набором собственных характеристик, которые называются признаками. Признаки могут быть нечисловыми или числовыми.
• Матрица расстояний меж объектами. Каждый объект описывают расстояниями до всех других объектов метрического пространства.
• Матрица сходства меж объектами. Учитывают степень сходства объекта с прочими объектами выборки в метрическом пространстве. Сходство тут дополняет различие (расстояние) меж объектами до 1.

В современной науке используется несколько алгоритмов обработки для входных данных. Анализ при помощи сравнения объектов, учитывая признаки, (наиболее распространённый в биологических науках) называется Q-видом анализа, а при сравнении признаков, на основании объектов — R-видом анализа. Есть попытки использовать гибридные типы анализа (к примеру, RQ-анализ), но эта методология ещё не разработана должным образом.

Цели кластеризации

• Понимание данных при помощи выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы похожих объектов дает возможность упростить обработку данных в дальнейшем и принятие решений, к каждому кластеру применяя собственный метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»).
• Сжатие данных. Когда исходная выборка сильно большая, то можно её сократить, оставив от каждого кластера по одному самому типичному представителю.
• Обнаружение новизны (англ. novelty detection). Выделяют нетипичные объекты, которые не получается ни к одному из кластеров присоединить.

Число кластеров в первом случае стараются делать поменьше. Во втором случае более важным будет обеспечить большую степень сходства объектов в каждом кластере, а кластеров может быть сколько угодно. Наибольший интерес в третьем случае представляют отдельные объекты, которые не вписываются ни в один из кластеров.

Во всех данных ситуациях может использоваться иерархическая кластеризация, когда большие кластеры дробят на более мелкие, те дробятся в свою очередь ещё мельче, и так далее. Такие задачи называют задачами таксономии. Итог таксономии — иерархическая древообразная структура. Каждый объект при этом характеризуется перечислением кластеров, которым он принадлежит, от крупного к мелкому.

Способы кластеризации

Общепринятой классификации способов кластеризации нет, однако возможно выделить некоторые группы подходов (некоторые способы возможно отнести сразу к нескольким группам и потому предлагают рассматривать эту типизацию в качестве некоторого приближения к реальной классификации способов кластеризации):

1. Вероятностный подход. Предполагают, что каждый рассматриваемый объект относят к одному из k классов. Некоторые авторы (к примеру, А. И. Орлов) полагают, что эта группа совсем не относится к кластеризации и противопоставляют её «дискриминации», то есть выбору отнесения объектов к одной известной группе (обучающим выборкам).
   • Дискриминантный анализ
   • K-medians
   • K-средних (K-means)
   • Алгоритмы семейства FOREL
   • EM-алгоритм
2. Подходы на основании систем искусственного интеллекта: условная группа, так как способов весьма много и они весьма различны методически.
   • Генетический алгоритм
   • Нейронная сеть Кохонена
   • Метод нечеткой кластеризации C-средних
3. Логический подход. Построение дендрограммы производится при помощи дерева решений.
4. Теоретико-графовый подход.
5. Иерархический подход. Предполагают наличие вложенных групп (кластеров разного порядка). В свою очередь алгоритмы подразделяются на объединительные (агломеративные) и разделяющие (дивизивные). По числу признаков порой выделяют политетические и монотетические способы классификации.
6. Прочие способы, которые не вошли в прошлые группы.
   • Ансамбль кластеризаторов
   • Статистические алгоритмы кластеризации
   • Алгоритм, который основан на способе просеивания
   • Алгоритмы семейства KRAB
   • DBSCAN и др.

Подходы 4 и 5 порой объединяют под названием геометрического или структурного подхода, который обладает большей формализованностью понятия близости. Невзирая на большие различия меж перечисленными способами все они опираются на начальную «гипотезу компактности»: в пространстве объектов все близкие объекты относятся к одному кластеру, а все разные объекты должны соответственно находиться в разных кластерах.

пример

Применительно к набору данных о транспортных средствах алгоритм кластеризации (и последующий анализ найденных групп) может обеспечить, например, следующую структуру:

автомобили

Циклы

грузовик

Машина

Рикши

Скутер мобиль

Обратите внимание на следующее:

• Сам алгоритм не обеспечивает интерпретации («LKW») найденных групп. Для этого необходим отдельный анализ групп.
• Человек будет рассматривать велорикшу как подмножество велосипедов. Однако для алгоритма кластеризации 3 колеса часто являются существенной разницей, которую они разделяют с мобильным трехколесным самокатом .
• Группы часто не являются «чистыми», поэтому в группе автомобилей могут быть, например, небольшие грузовики.
• Часто появляются неожиданные дополнительные группы («полицейские машины», «кабриолеты», «красные машины», «машины с ксеноновыми фарами»).
• Некоторые группы не встречаются, например «мотоциклы» или «лежачие велосипеды».
• Какие группы будут найдены, сильно зависит от алгоритма, параметров и используемых атрибутов объекта.
• Часто ничего (значимого) тоже не обнаруживается.
• В этом примере были (повторно) найдены только известные знания — в качестве метода «открытия знаний» кластерный анализ здесь не удался.