СВОЙСТВА ДЕРЕВЬЕВ КЛАССИФИКАЦИИ. ДВУВХОДОВОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ Выполнил: Андрущенко Всеволод Юрьевич, ЕК-11
Деревья классификации - это метод, позволяющий предсказывать принадлежность наблюдений или объектов к тому или иному классу категориальной зависимой переменной в зависимости от соответствующих значений одной или нескольких предикторных переменных. Возможность графического представления результатов и простота интерпретации во многом объясняют большую популярность деревьев классификации в прикладных областях, однако наиболее важными отличительными свойствами деревьев классификации является их иерархичность и широкая применимость. Для вызова соотв. диалогового окна нужно выполнить: Анализ – многомерный разведочный анализ – деревья классификации
Реализованные в модуле Деревья классификации методы дискриминантного Одномерного ветвления по категориальным и порядковым предикторам и дискриминантного Многомерного ветвления по линейным комбинациям порядковых предикторов представляют собой адаптацию соответствующих алгоритмов пакета QUEST (Quick, Unbiased, Efficient Statistical Trees). QUEST - это программа деревьев классификации, разработанная Loh и Shih (1997), в которой используются улучшенные варианты метода рекурсивного квадратичного дискриминантного анализа и которая содержит ряд новых средств для повышения надежности и эффективности деревьев классификации, которые она строит. Алгоритмы пакета QUEST довольно сложны (ссылки на источники, где имеются описания алгоритмов, см. в разделе Замечания о вычислительных алгоритмах), однако в модуле Деревья классификации имеется опция Тип ветвления, предоставляющая пользователю другой, концептуально более простой подход. Реализованный здесь алгоритм Одномерного ветвления по методу CART является адаптацией алгоритмов пакета CART, см. Breiman и др. (1984). CART(Classification And Regression Trees) - это программа деревьев классификации, которая при построении дерева осуществляет полный перебор всех возможных вариантов одномерного ветвления.
Двувходовое объединение Во всех других видах анализа интересующий исследователя вопрос обычно выражается в терминах наблюдений или переменных. Оказывается, что кластеризация, как по наблюдениям, так и по переменным может привести к достаточно интересным результатам. Например, представьте, что медицинский исследователь собирает данные о различных характеристиках (переменные) состояний пациентов (наблюдений), страдающих сердечными заболеваниями. Исследователь может захотеть кластеризовать наблюдения (пациентов) для определения кластеров пациентов со сходными симптомами. В то же самое время исследователь может захотеть кластеризовать переменные для определения кластеров переменных, которые связаны со сходным физическим состоянием. После этого обсуждения, относящегося к тому, кластеризовать наблюдения или переменные, можно задать вопрос, а почему бы не проводить кластеризацию в обоих направлениях? Модуль Кластерный анализ содержит эффективную двувходовую процедуру объединения, позволяющую сделать именно это. Однако двувходовое объединение используется (относительно редко) в обстоятельствах, когда ожидается, что и наблюдения и переменные одновременно вносят вклад в обнаружение осмысленных кластеров.
Так, возвращаясь к предыдущему примеру, можно предположить, что медицинскому исследователю требуется выделить кластеры пациентов, сходных по отношению к определенным кластерам характеристик физического состояния. Трудность с интерпретацией полученных результатов возникает вследствие того, что сходства между различными кластерами могут происходить из (или быть причиной) некоторого различия подмножеств переменных. Поэтому получающиеся кластеры являются по своей природе неоднородными. Возможно это кажется вначале немного туманным; в самом деле, в сравнении с другими описанными методами кластерного анализа (см. Объединение (древовидная кластеризация) и Метод K средних), двувходовое объединение является, вероятно, наименее часто используемым методом. Однако некоторые исследователи полагают, что он предлагает мощное средство разведочного анализа данных Анализ – Многомерный разведочный анализ – Кластерный Анализ – двувходовое объединение
Спасибо за внимание!
Скачать презентацию СВОЙСТВА ДЕРЕВЬЕВ КЛАССИФИКАЦИИ ДВУВХОДОВОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ Выполнил Андрущенко
Андрущенко.pptx