Экономикалық мәселелерді шешуге арналған құралдардың бірі кластерлік талдау болып табылады. Осыған орай, кластерлер мен деректер массивінің басқа да нысандары топтарға бөлінеді. Бұл әдісті Excel бағдарламасында пайдалануға болады. Келіңіздер, бұл қалай іс жүзінде жүзеге асады.
Кластерлік талдауды қолдану
Кластерлік талдау көмегімен іріктеу жүргізіледі, оның негізінде зерттеледі. Оның негізгі міндеті көп өлшемді массивті біртекті топтарға бөлу болып табылады. Топтау үшін критерий ретінде, параллелді коэффициент немесе евклидтік ара қашықтық объектілер арасындағы осы параметр бойынша пайдаланылады. Ең жақын мәндер біріктіріледі.
Бұл талдаудың көбіне экономикада жиі қолданылатынына қарамастан, ол биологияда (жануарлардың жіктелуі үшін), психологияда, медицинада және адам қызметінің көптеген басқа салаларында пайдаланылуы мүмкін. Кластерді талдау осы мақсат үшін Excel құралдар жиынтығы арқылы қолданылуы мүмкін.
Пайдалану мысалы
Бізде екі зерттелген параметрмен сипатталатын бес нысан бар - x және y.
- Үлгіден есептелген евклидтік қашықтық формуласына осы мәндерге қолданылады:
= ROOT ((x2-x1) ^ 2 + (y2-y1) ^ 2) - Бұл мән бес нысанның әрқайсысы арасында есептеледі. Есептеу нәтижелері қашықтық матрицасында орналасады.
- Қарап тұрмыз, қашықтықтың ең аз мәні қандай. Біздің мысалда бұл нысандар. 1 және 2. Олардың арасындағы қашықтық 4123106 құрайды, бұл осы халықтың кез-келген басқа элементтерінің арасында аз.
- Біз бұл деректерді топқа біріктіріп, мәндері бар жаңа матрицаны қалыптастырамыз 1,2 бөлек элемент ретінде Матрицаны құрастырған кезде, біріккен элемент үшін алдыңғы кестеден ең аз мәндерді қалдырыңыз. Қайтадан қарап, біз қандай элементтер арасындағы қашықтық аз. Бұл уақыт 4 және 5сондай-ақ объект 5 және объектілер тобы 1,2. Қашықтық 6,708204.
- Көрсетілген элементтерді ортақ кластерге қосамыз. Біз алдыңғы қағида бойынша жаңа матрицаны қалыптастырдық. Яғни ең аз құндылықтарды іздейміз. Осылайша, деректер жиынтығын екі кластерге бөлуге болады. Бірінші кластерде ең жақын элементтер - 1,2,4,5. Біздің жағдайда екінші кластерде тек бір элемент бар - 3. Бұл басқа объектілерден әлдеқайда алыс. Кластерлер арасындағы қашықтық 9,84 құрайды.
Бұл халықты топтарға бөлу тәртібін аяқтайды.
Көріп тұрғаныңыздай, жалпы кластерлерді талдау күрделі көрінуі мүмкін, бірақ іс жүзінде бұл әдіс түсінігін түсіну қиын емес. Топтардағы қауымдастықтың негізгі үлгісін түсінудің ең бастысы.
