Повышение устойчивости решения задач классификации методами кластерного анализа с корректным нормированием данных

Abstract

На примере решения одной задачи классификации исследована проблема нормирования данных в кластерном анализе. Показано, что некорректный выбор метрики и нормирования переменных и наблюдений приводит к неверной интерпретации результатов. Предложен вариант использования сочетания метода k-средних и построения дендрограмм в программном пакете Statistica для повышения устойчивости результата. Этот подход позволяет добиться устойчивости результата и его правильной интерпретации за счёт полного сохранения статистических характеристик кластеризуемых данных. Приведены уточнённые данные по кластеризации культур биоэнергетического потенциала в областях Украины.