Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

не будет включен в кластер S; на рис. 1.4, б среднее расстояние будет равно (rfu + с/гзУЗ = (0,64 + ... + 0,57)/2 = 0,605 < 0,7, значит третий объект будет включен в кластер S. Если речь идет об объединении двух кластеров, то вычисля­ ют расстояние между их центрами и сравнивают пороговым зна­ чением. Рассмотрим геометрический пример с двумя кластерами (рис. 1.4). Второй кластер Первый кластер Рис. 1.4. Объединение двух кластеров па методу средней связи Каждый кластер содержит по три объекта. Чтобы решить вопрос об объединении этих двух кластеров, нулсно определить их центры тяжести и расстояние между ними. Звездочками отмечены центры тялсести. Если расстояние между центрами будет меньше за­ данного уровня, то кластеры Si иSj будут объединены в один. Невзвешенное попарное среднее (Unweighted pair-group average). В этом методе расстояние мелсду двумя различными кла­ стерами вычисляется как среднее расстояние мевду всеми парами объектов в них. Метод эффективен, когда объекты в действитель­ ности формируют различные «рощи», однако он работает одинако­ во хорошо и в случаях протяженных («цепочного» типа) кластеров. Взвешенно попарное среднее (Weighted pair-group average). Метод идентичен методу невзвешенного попарного среднего, за исключением того, что при вычислениях размер соответствутощих кластеров (т.е. число объектов, содержащихся в них) используется 13