Математическая статистика в почвоведении. Мешалкина Ю.Л - 44 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МГУ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Занятие 5. Кластерный анализ
ЦЕЛИ данного занятия: провести иерархическую классификацию гори-
зонтов методами одиночной связи и Варда, используя Евклидово расстояние;
провести классификацию переменных этими же методами; выполнить два ва-
рианта классификации объектов методом k-средних, задав в первом случае 3
класса, во втором - 5 классов.
Войдите в пакет STATISTICA (см. занятие №1). В программе
STATISTICA создайте новый файл данных для своего варианта (см. занятие
№3). Введите данные так же, как они даны в таблице данных. Данные пред-
ставляют собой результаты анализов образцов горизонтов, отобранных из 5
разрезов дерново-подзолистых почв Московской области. Сохраните данные.
Щелкнув на кнопке Анализ (Statistics), откройте меню и затем выбери-
те раздел Многомерный разведочный анализ (Multivariate Exploratory
Technique), затем перейдите в раздел Кластерный анализ (Cluster Analysis).
Кластерный анализ – это группа методов, используемых для классифи-
кации объектов в относительно однородные группы (кластеры). Эти методы
не являются строгими со статистической точки зрения. Кластерный анализ
используется обычно на начальной стадии исследования, когда не существует
еще гипотез относительно классов, в которые объединяются объекты. Выде-
ляют аггломеративные и итеративные дивизивные методы кластерного анали-
за. Аггломеративные методы кластеризации – это иерархические методы, при
которых на начальном этапе каждый объект находится в отдельном кластере.
44
                     Занятие 5. Кластерный анализ
      ЦЕЛИ данного занятия: провести иерархическую классификацию гори-
зонтов методами одиночной связи и Варда, используя Евклидово расстояние;
провести классификацию переменных этими же методами; выполнить два ва-
рианта классификации объектов методом k-средних, задав в первом случае 3
класса, во втором - 5 классов.
      Войдите в пакет STATISTICA (см. занятие №1).           В программе
STATISTICA создайте новый файл данных для своего варианта (см. занятие
№3). Введите данные так же, как они даны в таблице данных. Данные пред-
ставляют собой результаты анализов образцов горизонтов, отобранных из 5
разрезов дерново-подзолистых почв Московской области. Сохраните данные.
      Щелкнув на кнопке Анализ (Statistics), откройте меню и затем выбери-
те раздел Многомерный разведочный анализ (Multivariate Exploratory
Technique), затем перейдите в раздел Кластерный анализ (Cluster Analysis).




      Кластерный анализ – это группа методов, используемых для классифи-
кации объектов в относительно однородные группы (кластеры). Эти методы
не являются строгими со статистической точки зрения. Кластерный анализ
используется обычно на начальной стадии исследования, когда не существует
еще гипотез относительно классов, в которые объединяются объекты. Выде-
ляют аггломеративные и итеративные дивизивные методы кластерного анали-
за. Аггломеративные методы кластеризации – это иерархические методы, при
которых на начальном этапе каждый объект находится в отдельном кластере.
                                   44

Страницы