36711

Кластерный анализ. Агломеративные методы

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Решение поставленной задачи: 1Центрируем и нормируем: 2Рассчитаем матрицу расстояний: 1 2 3 4 5 6 Далее поскольку матрицы будут симметричными будут записаны полученные данные только над главной диагональю 3По методу дальнего соседа: Объединим 1 и 2 с расстоянием 0.84 1 3 4 5 6 Объединим 1 и 3 с...

Русский

2013-09-23

22.56 KB

16 чел.

Лабораторная работа №10

Кластерный анализ. Агломеративные методы.

Исходные данные:

Х6  0.40  0.26  0.40  0.50  0.40  0.19

Х8  1.23  1.04  1.80  0.43  0.88  0.57

Х12  167.69   186.10   220.45   169.30   39.53     40.41

Постановка задачи:

Даны шесть предприятий. Необходимо по трём признакам разделить на их кластеры, используя агломеративный метод. В качестве выбора нового расстояния между кластерами рассмотреть: 1)Метод дальнего соседа   2)Метод ближнего соседа.   Построить гистрограмму.

Алгоритм решения:

1) Сначала данные необходимо центрировать и нормировать.

2) Рассчитываем матрицу расстояний.

3) Используем метод дальнего соседа. Строим гистограмму.

4) Используем метод ближнего соседа. Строим гистограмму.

Решение поставленной задачи:

1)Центрируем и нормируем:

     

2)Рассчитаем матрицу расстояний:

          1          2          3           4           5          6

( Далее, поскольку матрицы будут симметричными, будут записаны полученные данные только над главной диагональю )

3)По методу дальнего соседа:

Объединим  1 и 2 с расстоянием 0.84

                   1        3          4            5         6

Объединим 1 и 3 с расстоянием 0.85

                  1         4          5          6

Об ъеденим 1 и 4 с расстоянием 1.14

                1        5           6

Объеденим 1 и 5 с расстоянием 1.17

         1        6

Объеденим 1 и 6 с расстоянием 1.78

Построим гистограмму:

4) По методу ближнего соседа:

Объединим  1 и 2 с расстоянием 0.84

                 1        3           4           5         6     

Объединим  5 и 6 с  расстоянием 1.24

                  1         3          4          5

Объединим 1 и 3 с расстоянием 1.28

                1        4           5

Объединим 1 и 4 с расстоянием 1.89

         1        5

Объединим 1 и 5 с расстоянием 2.04

Построим гистограмму:

Лабораторная работа №11

Кластерный анализ. Дивизивный метод.

Исходные данные:

Х6  0.40  0.26  0.40  0.50  0.40  0.19

Х8  1.23  1.04  1.80  0.43  0.88  0.57

Х12  167.69   186.10   220.45   169.30   39.53     40.41

Постановка задачи:

Даны шесть предприятий. Необходимо по трём признакам разделить на их кластеры, используя дивизивный метод. Построить дендрограмму.

Алгоритм решения:

1) Сначала данные необходимо центрировать и нормировать.

2) Рассчитываем матрицу расстояний.

3) Используем дивизивный метод. Строим дендрограмму.

Решение поставленной задачи:

1)Центрируем и нормируем:

     

2)Рассчитаем матрицу расстояний:

          1          2          3           4           5          6

3) Находим два наиболее отдалённых объекта, получаем два кластера:

    3 и 6 - новые кластеры.

3.1) Распределяем оставшиеся элементы по кластерам:

Получили:   

4) Внутри каждого из кластеров находим наиболее удалённые между собой объекты(расстояния между объектами из разных кластеров мы не учитываем)

4.1)

Получили:   

Построим дендрограмму:

1)  

2)  

3)  

4)


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

69035. Детерминированные сигналы и их свойства. Математические модели. Спектральное представление 130.5 KB
  С помощью детерминированных сигналов можно подробно изучить свойства каждого из параметров известных энергетических сигналов. Тем не менее гармонические колебания составляют фундаментальнейшую основу математического описания моделирования реальных сигналов.
69036. Физические и математические модели периодических сигналов. Временное и спектральное представление 166 KB
  Физические и математические модели периодических сигналов. Физические модели периодических сигналов. Математические модели периодических сигналов. Спектральное представление периодических сигналов.
69037. Физические и математические модели непериодических сигналов. Временное и спектральное представление 231 KB
  Физические и математические модели непериодических сигналов. Физические модели непериодических сигналов. Математические модели непериодических сигналов. Спектральное представление непериодических сигналов и его свойства.
69038. Детерминированные сигналы. Специальные способы временного представления. Преобразование Гильберта 167.5 KB
  Запись гармонического сигнала в виде (2.3.2) называется тригонометрической. Такая запись соответствует описанию колебательного движения некоторой тоски вдоль прямой (ось координат) во времени (Ось абсцисс). Кроме тригонометрической, часто используют запись в комплексной или экспоненциальной форме.
69039. Сигнал как случайный процесс. Математические модели. Характеристики 256.5 KB
  Если при рассмотрении случайного процесса зафиксировать некоторый момент времени то значение реализации процесса в этот момент называемое сечением является случайной величиной обладающей некоторыми вероятностными свойствами.
69040. Расчет энергетического спектра случайного сигнала 206.5 KB
  Расчет энергетического спектра случайного сигнала. Понятие об энергетическом спектре случайного сигнала. Пример расчета энергетического спектра случайного сигнала. Понятие об энергетическом спектре случайного сигнала.
69041. Аналитический сигнал и его свойства. Описание огибающей случайного сигнала 250.5 KB
  В лекции 2.6 были введены понятия огибающей, мгновенной фазы и мгновенной частоты для детерминированного квазигармонического сигнала. Аналогичные понятия могут в общем виде введены и для любого и в том числе для случайного сигнала.
69042. Дискретное представление непрерывных сигналов. Теорема В.А.Котельникова 220.5 KB
  Дискретизация непрерывного сигнала означает переход от непрерывного к дискретному способу задания сигнала на оси времени без потери сведений о форме сигнала рис.3 с точки зрения повышения помехоустойчивости ТКС: цифровой сигнал подлежит регенерации восстановлению формы с точностью до шага...
69043. Дискретизация непрерывных сигналов по теореме В.А. Котельникова 200.5 KB
  До сих пор речь шла о сигналах со спектром не превышающим частоту и где ширина спектра сигнала.3 где отсчетные значения соответственно амплитуды и фазы сигнала; и определяется соответственно через 2. среднее значение круговой частоты в спектре сигнала.