Алгоритмы кластеризации
Find Dependencies (FD) - N-мерный анализ распределений
Данный алгоритм обнаруживает в исходной таблице группы записей, для которых характерно наличие функциональной связи между целевой переменной и независимыми переменными, оценивает степень (силу) этой зависимости в терминах стандартной ошибки, определяет набор наиболее влияющих факторов, отсеивает отскочившие точки. Целевая переменная для FD должна быть числового типа, в то время как независимые переменные могут быть и числовыми, и категориями, и логическими.
Алгоритм работает очень быстро и способен обрабатывать большие объемы данных. Его можно использовать как препроцессор для алгоритмов FL, PN, LR, так как он уменьшает пространство поиска, а также как фильтр отскочивших точек или, в обратной постановке, как детектор исключений. FD создает правило табличного вида, однако, как и все правила PolyAnalyst, оно может быть вычислено для любой записи таблицы.
Find Clusters (FC) - N-мерный кластеризатор
Этот метод применяется тогда, когда надо выделить в некотором множестве данных компактные типичные подгруппы (кластеры), состоящие из близких по своим характеристикам записей. Алгоритм FC сам определяет набор переменных, для которых разбиение наиболее значимо. Результатом работы алгоритма является описание областей (диапазонов значений переменных), характеризующих каждый обнаруженный кластер, и разбиение исследуемой таблицы на подмножества, соответствующие кластерам. Если данные являются достаточно однородными по всем своим переменным и не содержат "сгущений" точек в каких-то областях, этот метод не даст результатов. Надо отметить, что минимальное число обнаруживаемых кластеров равно двум - сгущение точек только в одном месте в данном алгоритме не рассматривается как кластер. Кроме того, этот метод в большей степени, чем остальные, предъявляет требования к наличию достаточного количества записей в исследуемой таблице, а именно: минимальное количество записей в таблице, в которой может быть обнаружено N кластеров, равно (2N-1)4.
