Критерии выделения типов алгоритмов в кластерном анализе

Основаниями для выделения различных типов кластерных алгоритмов могут быть:

1) характер отношения, который отыскивается как результат классификации:

а) разбиение с непересекающимися классами (отношения эквивалентности). Все объекты внутри найденного класса считаются тождественными, а объекты разных классов — нет; б) разбиение с пересекающимися классами. Задается по-разному: введением степени принадлежности объекта к классу в духе теорий размытых множеств, определением вероятности принадлежности объекта к классу или просто перечнем объектов в зоне пересечения; в) иерархическое дерево: сложная система разбиений. Может быть заранее задано число искомых классов; г) отношение произвольной структуры;

2) степень участия человека в процедуре выделения кластеров: а) машинный способ. Аналитик задает параметры классификации, получает разбиение на классы как готовый результат; б) человек участвует в процессе разбиения. Программа выдает не собственно классификацию, а информацию (все виды визуализации связи, упорядочение матриц связи), на основании которой социолог принимает решение о разбиении объектов на группы;

3) характер априорных сведений (задаваемые в статистической программе параметры) для работы алгоритма: а) априорные сведения отсутствуют(свободная классификация). Идеален вариант, когда программа сама пытается обнаружить качественные отличия; б) задано число искомых классов; в) могут быть заданы пороговые значения величины близости объектов; г) заданы комбинированные сведения (число классов и пороги разных типов);

4) характер работы алгоритма классификации. В зависимости от порядка просмотра точек выделяют процедуры: а) зависящие от порядка просмотра точек (весьма серьезный недостаток, характерный для эталонных процедур); б) не зависящие от порядка просмотра точек (иерархические алгоритмы).

Различают неэталонные (исходные принципы классификации не задаются) и эталонные процедуры. Во втором случае задаются исходные зоны, поля, с помощью которых начинает работу алгоритм. Эталоны могут быть следующего вида: подмножество исходного множества (первоначальное разбиение на классы); отдельные объекты; отдельные зоны (точки) метрического пространства (центр тяжести класса). Кроме того, существует множество процедур кластеризации, работающих по другому принципу: иерархические алгоритмы, процедуры диагонализации, разрезание графов и т.д.