Iqtisodiy muammolarni hal qilish vositalaridan biri bu klaster tahlilidir. Uning yordami bilan ma'lumotlar to'plamining klasterlari va boshqa ob'ektlari guruhlarga bo'linadi. Ushbu texnikani Excel-da qo'llash mumkin. Keling, bu amalda qanday amalga oshirilishini ko'rib chiqaylik.
Klaster tahlilidan foydalanish
Klaster tahlili yordamida o'rganilayotgan atribut bo'yicha namunalar olish mumkin. Uning asosiy vazifasi ko'p o'lchovli qatorni bir hil guruhlarga bo'lish. Guruhlash mezoni sifatida juftlikning o'zaro nisbati koeffitsienti yoki berilgan parametr bo'yicha ob'ektlar orasidagi Evklid masofasi ishlatiladi. Bir-biriga yaqin bo'lgan qiymatlar birgalikda guruhlangan.
Ushbu turdagi tahlil asosan iqtisodiyotda qo'llanilsa ham, uni biologiyada (hayvonlarni tasniflash uchun), psixologiyada, tibbiyotda va inson faoliyatining boshqa ko'plab sohalarida ham qo'llash mumkin. Klaster tahlilini ushbu maqsadlar uchun standart Excel vositalar to'plamidan foydalanib amalga oshirish mumkin.
Foydalanish namunasi
Bizda ikkita o'rganilgan parametrlar bilan tavsiflanadigan beshta ob'ekt mavjud - x va y.
- Andoza bo'yicha hisoblab chiqilgan Evklid masofasining formulasini quyidagi qiymatlarga qo'llaymiz:
= ROOT ((x2-x1) ^ 2 + (y2-y1) ^ 2) - Ushbu qiymat beshta ob'ektning har biri o'rtasida hisoblanadi. Hisoblash natijalari masofa matritsasiga joylashtirilgan.
- Qaysi qiymatlar orasidagi masofa eng kichik ekanligini ko'rib chiqamiz. Bizning misolimizda bular ob'ektlardir 1 va 2. Ularning orasidagi masofa 4.123106, bu populyatsiyaning boshqa elementlari orasidagi masofadan kamroq.
- Ushbu ma'lumotlarni guruhga birlashtiring va qiymatlar mavjud bo'lgan yangi matritsa hosil qiling 1,2 alohida element sifatida harakat qilish. Matritsani tuzishda biz birlashtirilgan element uchun oldingi jadvaldagi eng kichik qiymatlarni qoldiramiz. Yana qaraymiz, qaysi elementlar orasidagi masofa minimal. Bu vaqt 4 va 5shuningdek ob'ekt 5 va ob'ektlar guruhi 1,2. Masofa - 6 708204.
- Belgilangan elementlarni umumiy klasterga qo'shamiz. Oldingi vaqtdagi kabi printsip bo'yicha yangi matritsani hosil qilamiz. Ya'ni, biz eng kichik qiymatlarni qidirmoqdamiz. Shunday qilib, bizning ma'lumotlar to'plamimizni ikkita guruhga bo'lish mumkinligini ko'ramiz. Birinchi klaster bir-biriga eng yaqin elementlarni o'z ichiga oladi - 1,2,4,5. Ikkinchi klasterda bizning holatimizda faqat bitta element keltirilgan - 3. Bu boshqa narsalardan nisbatan uzoqroq. Klasterlar orasidagi masofa - 9,84.
Bu populyatsiyani guruhlarga bo'lish tartibini yakunlaydi.
Ko'rib turganingizdek, umuman olganda klaster tahlillari murakkab protsedura kabi ko'rinishi mumkin, ammo aslida ushbu usulning nuanslarini tushunish unchalik qiyin emas. Asosiysi, guruhlashning asosiy naqshini tushunish.
