Analiza cluster

Cuprins proiect Cum descarc?

Descrierea datelor: 3
1. Evaluarea distantelor intre indicatori 3
a. Matricea distantelor 3
b. Cum a fost calculata distanta eculidiana dintre primele 2 obiecte? 3
2. Metode ierarhice 4
2.1. Metoda Ward 4
2.2. Alte metode de clusterizare ierarhica 8
2.2.1. Metoda agregarii simple 8
2.2.2. Metoda agregarii complete 9
2.2.3. Metoda agregarii medii 9
2.2.4. Metoda centroidului 10
3. Algoritmul K-mens. Compararea solutiilor de clusterizare 10
3.1. Solutia obtinuta 10
3.2. Evaluarea variabilitatii intraclasa si interclase 11
3.3. Evaluarea de discriminare a variabilelor 11
3.4. Compararea solutiilor de clusterizare 12
4. Recunoasterea supervizata a formelor 13
5. KNN 17
ANEXE- Cod R 18

Extras din proiect Cum descarc?

Descrierea datelor:
Detalii despre setul de date: 13 variabile, 101 de observatii initial, 69 de observatii dupa
eliminarea outlyer-elor. Anul pentru care s-au analizat datele: 2019;
Sursa datelor: https://www.topfirme.com/caen/4773/cifra-de-afaceri/?pagina=3
Obiect de activitate al companiilor: comertul cu amanuntul, in magazine specializare, al
produselor farmaceutice si medicale, al produselor ortopedice, produse cosmetice si de parfumerie.
1. Evaluarea distantelor intre indicatori
a. Matricea distantelor
b. Cum a fost calculata distanta eculidiana dintre primele 2 obiecte?
Observam ca distanta euclidiana dintre primii 2 indicatori este de 10,37492 si are aceiasi valoare ca cea din matricea distantelor .
2. Metode ierarhice
2.1. Metoda Ward
a. Etapa clusterizarii
Vedem etichetele de la fiecare etapa de clusterizare , cu
-  (minus) avem observatiile, cu + (plus) avem clusterele deja formate, coloana 3 e distantta de agregare.
La etapa 1 de clasificare compania 55 cu 56 au format un cluster la distanta de agregare (comasare) 0.000.
La etapa 2 de clasificare compania 87 cu 96 au format un cluster la distanta de agregare (comasare) 0.058.
La etapa 9 de clasificare compania 82 s-a adaugat la clusterul 5 deja format la distanta de agregare 0.0986.
Observatie: Distantele de agregare sunt crescatoare de la o etapa de clusterizare la alta pt ca avem metoda ierarhica ascendenta.

Fisiere în arhivă (1):

 Analiza cluster.docx

Imagini din acest proiect Cum descarc?