تحلیل خوشه ای

تحلیل خوشه ای مجموعه ای از مشاهدات را به دو یا چند گروه نامعلوم و ناسازگار متقابل طبقه بندی می کند، که بر اساس ترکیب های از متغیرهای بازه ای قرار دارند. هدف این تحلیل کشف سیستم مشاهدات سازمانی، که معمولا مردم هستند به گروه است که در آن اعضای گروه در اموال عمومی سهیم اند. در کل از لحاظ شناختی، رفتار با افراد و پیش بینی رفتار یا مالکیت ها بر اساس مشاهدات رفتاری و مالکیت های دیگر دشوار است.

تحلیل خوشه ای، گروه های نامعلوم را طبقه بندی می کند. این روش اجازه انتخاب های زیادی درباره ی طبیعت الگوریتم برای ادغام گروه ها را می دهد.هر انتخاب ممکن است، موجب ساختار گروه بندی متفاوتی شود.

به عبارت دیگر تحلیل خوشه ای روشی اصلی برای طبقه بندی توده ای از اطلاعات به ستون های معنادار قابل اجرا می باشد.این تحلیل وسیله تقلیل داده هاست که باعث ایجاد زیرگروه هایی می شود که قابل اجراتر از داده های فردی است.

خوشه بندی تقریبا در همه جنبه های زندگی روزمره اتفاق می افتد. زیست شناسان گونه های مختلف حیوانات را طبقه بندی می کنند. در پزشکی، خوشه بندی نشانه ها یا بیماری ها منجر به طبقه بندی در مورد بیماری ها می شود. در تجارت خوشه هایی از بخش های مصرف کننده اغلب به منظور سیاست های مختلف بازاریابی جستجو می شود.

تحلیل خوشه ای گروه بندی های جدیدی را به وجود می آورد بدون هیچ تصوری که از قبل فرض شده باشد در مورد این که چه خوشه هایی ممکن است به وجود آیند.

تفاوت تحلیل خوشه ای و تحلیل تشخیصی

تفاوت تحلیل خوشه ای و تحلیل تشخیصی در این است که در تحلیل تشخیصی گروه ها ( خوشه ها ) از قبل تشکیل شده اند و هدف از تحلیل آن است که ترکیب خطی آن دسته از متغیرهای مستقلی که گروه ها را به بهترین نحو از یکدیگر تفکیک می کنند تعیین شود، اما در تحلیل خوشه ای گروه ها از قبل تعیین نشده اند بلکه هدف این است که بهترین روشی را که بتوان از طریق آن متغیرها را در گروه هایی مشخص خوشه بندی کرد تعیین شود.

بدون نظر

ارسال یک نظر

نظر
نام
ایمیل
وبسایت