О совместном использовании методов кластерного анализа многомерных данных

Abstract

Предложена процедура проверки и уточнения результатов разделения многомерных наблюдений на кластеры с использованием нескольких методов кластерного анализа. В результате разбиения множества X на кластеры каждый из методов ставит в соответствие номерам элементов множества X соответствующие им номера кластеров. Показано, что в случае, если элементы множества X представляют собой наблюдения n параметров множества объектов, то результат кластеризации X может быть интерпретирован как матрица вероятностей принадлежности объектов определенным кластерам. Предложен критерий принадлежности объекта определенному кластеру, получена формула вычисления значений элементов обобщенной матрицы через элементы матриц вероятностей принадлежности объектов определенным кластерам. Экспериментальные исследования проведены с использованием методов кластерного анализа K-Means, Tree Clustering, Fuzzy Relation Clustering и программно-технологического комплекса имитации сложных систем BelSim, пакета статистической обработки данных STATISTICA, табличного процессора MS Excel.