cap 11 cluster.doc

8/14/2019 Cap 11 Cluster.doc

1/8


2/8

dinainte, ci urmeaz# a se stabili ulterior. Pentru acest tip de analiz# exist# 3'4 metodealgoritmi/ de formare a grupurilor, printre care) leg#tur# inter'grupuri, leg#tur# intra'grupuri, metoda vecinului cel mai apropiat, metoda 5ard etc. 6lasificareaneierarhic#, n schimb, presupune stabilirea anticipat# a num#rului de clustere,urm&nd ca analiza s# identifice indivizii din fiecare cluster. Pentru acest tip de analiz#

exist# dou# metode de clasificare) clasificare simpl#, pe de o parte, i iteraie iclasificare, pe de alt# parte. $n general, este bine ca la clasificarea neierarhic# s# selucreze cu variabile standardizate, mai ales dac# variabilele iniiale au unit#i dem#sur# foarte diferite.

7. Definirea i etichetarea (numirea clusterelor. Aceasta se face , un general, studiindcaracteristicile fiec#rui cluster i descriind un profil al indivizilor din fiecare grup unparte.

8. !alidarea clusterelor. uli analiti evit# aceast# ultim# etap#, deoarece este dificil#i nu exist# o metod# standard pentru realizarea sa. 9 posibil# metod# de validare esteaceea de a aplica o analiz# de discriminant pentru clusterele formate i a vedea dac#aceste clustere sunt suficient de diferite untre ele din punctul de vedere al variabilelorfolosite iniial n clasificare.

$n cele ce urmeaz# vom da dou# exemple de realizare a analizei cluster, pentru fiecare dincele dou# categorii) ierarhic# i nodal#.

Realizarea analizei cluster n SPSS

:om rula o analiz# cluster de tip ierarhic pe o baz# de date numit# judete.sav, carecuprinde o serie de date economico'sociale despre ;udeele #rii i despre municipiul Classify > Hierachical Cluster

:ariabilele de analiz# vor fi introduse un c&mpul !ariable(s"Pentru a alege metoda degrupare, se apas# butonul Method. 0intre metodele propuse de SPSS, vom alege#et$een%grouplinkage gruparea poate fi realizat# succesiv prin mai multe metode i compara eficienafiec#reia/. $ntruc&d datele folosite de noi sunt de tip numeric, vom utiliza ca indicator deproximitate distana euclidian#.

S# ap#s#m acum butonul Statistics, pentru a preciza o serie de aspecte legate de outputulfinal. $n cadranul &luster 'embershipselect#m opiuneaange of solutions, iar n c&mpurile)romi *hroughintroducem valorile + i 7, respectiv. Aceasta nseamn# c# i cerem programuluis# ne indice apartenena ;udeelor la fiecare cluster pentru trei tipuri de soluii posibile, av&ndfiecare +, 1 i 7 grupuri respectiv.


3/8

$n final, s# ap#s#m butonul Savepentru a'i cere programului s# salveze ca variabilesoluiile finale, cu +, 1 i 7 grupuri respectiv select#m exact aceleai opiuni ca la butonulStatistics/.

=abelul cel mai important care se obine n urma realiz#rii analizei de cluster de tip

ierarhic este cel de mai ;os)

Cluster Membership

Case 4 Clusters 3 Clusters 2 Clusters

1:teleorman 1 1 1

2:mehedinti 2 1 1

3:olt 1 1 1

4:arges 3 2 1

5:valcea 1 1 1

6:botosani 1 1 1

7:suceava 3 2 1

8:iasi 3 2 1

9:neamt 1 1 11:vaslui 1 1 1

11:bacau 3 2 1

12:vrancea 1 1 1

13:covasna 2 1 1

14:galati 3 2 1

15:braila 1 1 1

16:bu!au 1 1 1

17:tulcea 2 1 1

18:harghita 2 1 1

19:constanta 1 1 1

2:calarasi 2 1 1

21:giurgiu 2 1 1

22:prahova 3 2 1

23:il"ov 2 1 1

24:dol# 3 2 1

25:bucuresti 4 3 2

26:mures 3 2 1

27:brasov 3 2 1

28:ialomita 2 1 1

29:bistrita$nasaud

2 1 1

3:dambovita 1 1 1

31:gor# 1 1 1

32:sibiu 1 1 1

33:maramures 1 1 134:clu# 3 2 1

35:hunedoara 1 1 1

36:satu$mare 1 1 1

37:alba 1 1 1

38:bihor 3 2 1

39:caras$severin

2 1 1

4:timis 3 2 1


4/8

41:arad 1 1 1

42:sala# 2 1 1

Acest tabel ne indic# apartenena fiec#rui ;ude la un cluster, pentru cele trei soluii

posibile +'7 clustere/. Se observ# c# n fiecare situaie municipiul Classify > K-Means Cluster

ai nt&i vom introduce n c&mpul !ariablesvalorile standardizate generate anterior, iarn c&mpul+abel &ases byvom introduce variabile country.

>um#rul de opiuni disponibil aici este mult mai mic dec&t cel de la analiza tipologic#ierarhic#. $n c&mpul,umber of clustersintroducem valoarea 1 aadar, i impunem programului/s# genereze trei grupuri/. etoda de grupare aleas# va fi-terate and classify. ?#m&ne acum s#preciz#m o serie de elemente ale outputului final, astfel)

' ap#s#m butonul Savei select#m opiunea &luster membershipaceasta nseamn# c#programul va salva apartenena la clustere ntr'o variabil# categorial#/@

' ap#s#m butonul Optionsi select#m opiunea &luster information for each case.

at# cele mai importante tabele generate de aceast# analiz# cluster.

Cluster Membership

Case%umber

C&'%()* Cluster +istance

1 ,"ghanistan - -

2 ,rgentina 2 1-215

3 ,rmenia - -

4 ,ustralia 2 1-3495 ,ustria 2 1-665

6 ,!erbai#an - -

7 .ahrain - -

8 .angladesh 3 1-47

9 .arbados - -

1 .elarus - -

11 .elgium - -

12 .olivia 3 1-56


5/8

13 .osnia - -

14 .ots/ana 3 1-298

15 .ra!il 2 2-416

16 .ulgaria - -

17 .ur0ina aso 3 2-137

18 .urundi 3 1-78

19 Cambodia 3 1-4852 Cameroon 3 -353

21 Canada 2 1-779

22 Cent- ,"ri-) 3 2-452

23 Chile 2 1-572

24 China 1 1-383

25 Colombia 2 1-619

26 Costa )ica 2 1-86

27 Croatia - -

28 Cuba - -

29 C!ech )ep- - -

3 +enmar0 2 1-731

31 +omincan )- 2 2-191

32 cuador 2 1-93733 gpt 3 2-136

34 l alvador 3 1-717

35 stonia - -

36 thiopia 3 2-27

37 inland 2 1-217

38 rance 2 1-68

39 abon 3 -884

4 ambia - -

41 eorgia - -

42 erman 2 1-52

43 reece 2 1-437

44 uatemala 3 1-219

45 aiti 3 1-695

46 onduras 3 1-838

47 ong ong - -

48 ungar 2 1-351

49 celand - -

5 ndia 1 1-383

51 ndonesia 3 1-959

52 ran 3 2-394

53 ra 2 2-145

54 reland 2 1-439

55 srael - -

56 tal 2 1-49

57 apan 2 1-88458 ordan 2 1-711

59 ena 3 -84

6 u/ait 2 1-367

61 ;atvia - -

62 ;ebanon - -

63 ;iberia 3 -924

64 ;iba 2 2-65

65 ;ithuania - -


6/8

66 Malasia 2 1-954

67 Mea0istan - -

77 >anama 2 1-761

78 >aragua 2 1-787

79 >eru 3 2-356

8 >hilippines 3 2-55

81 >oland - -

82 >ortugal - -

83 )omania 2 1-397

84 )ussia - -

85 )/anda 3 2-9886 - orea - -

87 audi ,rabia 2 1-665

88 enegal 3 -885

89 ingapore 2 1-438

9 omalia 3 1-625

91 outh ,"rica - -

92 pain 2 1-98

93 /eden 2 1-47

94 /it!erland 2 2-259

95 ria - -

96 (ai/an - -

97 (an!ania 3 2-16

98 (hailand 3 2-431

99 (ur0e 2 1-253

1 '-,rab m- - -

11 ' 2 1-36

12 ', 2 2-816

13 'ganda 3 2-259

14 '0raine - -

15 'rugua 2 1-523

16 '!be0istan - -

17 ?ene!uela 2 1-645

18 ?ietnam 3 2-14

19 =ambia 3 1-898

Acest tabel ne arat# n ce cluster se afl# fiecare ar# numai pentru #rile pentru care nuexist# date lips#/, precum i distana n abateri standard/ de la fiecare ar# la centrul clusteruluic#ruia i aparine.


7/8

inal Cluster Centers

Cluster

1 2 3

=score: >opulation in thousands 6-88817 $-145 $-9917

=score: >eople living in cities @AB $1-2613 -66244 $-97875=score: >eople /ho read @AB $-58281 -53741 $-97188

=score: ross domestic product capita $-8543 -6172 $-7773

=score: +ail calorie inta0e $-56325 -6515 $-87343

=score: ,verage "emale li"e eMB ,verage male li"ee


8/8

Analiza cluster este o clas de tehnici folosite la clasificarea obiectelor i claselor n grupuri relativomogene, numite clustere. ai este denumit !analiza clasificrii", !analiz# tipologic#" sau !tiinaclasificrii numerice".$n analiza de cluster nu exist informaii a priori despre apartenena vreunui obiectla un grup, nici despre componena grupurilor.

Teste de control

*. Ar#tai care sunt principalii indicatori care trebui luai n considerare la interpretarea rezultatelor uneianalize cluster non'ierarhice.

+. ?ealizai i interpretai o analiz# cluster non'ierarhic#, pe o baz# de date la alegere.

cap 11 cluster.doc

Documents