Статистическая классификация и кластерный анализ

Содержание книги "Статистическая классификация и кластерный анализ "

Введение. Статистические методы в управлении. Классификация и кластерный анализ
Глава 1. Классификация, теория распознавания незрительных образов и ее реализация методами кластерного анализа
1.1. Классификация объектов как необходимое условие деятельности человека
1.2. Логическая модель распознавания незрительных образов, основанная на принципах обучения живых организмов условным рефлексам
1.3. Объективная классификация
1.4. Гипотеза о компактности образов
Глава 2. Наиболее важные идеи кластерного анализа
2.1. Кластерный анализ. Прагматические соображения
2.2. Начальные понятия
2.3. Функции расстояния (различия, несходства)
2.4. Меры и признаки подобия, тождества, конгруэнтности неформальных объектов
2.5. Информационные признаки, используемые для кластеризации
2.6. Схемы использования информации, предназначенной для кластеризации, в зависимости от источника, вида и возможностей кодирования
2.7. Измерение характеристик объектов и их представление в задачах кластеризации
2.8. Целевые функции кластеризации
Глава 3. Особенности вычислительных процедур кластерного анализа
3.1. Формализованное представление информации в задачах кластерного анализа. Оценка показателей
3.2. Шкалирование признакового пространства для кластеризации
3.3. Выбор размерности метрического пространства и ее влияние на качество кластеризации
3.4. Графо-аналитическое построение кластерного поля и определение геометрической формы кластера
Глава 4. Десять методов кластеризации
4.1. Кластеризация полным перебором объектов
4.2. Кластеризация методом перебора фиксированных расстояний от центров сфер (алгоритм «Форель»)
4.3. Сферический метод двухступенчатой кластеризации с выделением ядра (сгущения) объектов классификации
4.4. Кластеризация интегральным методом геометризации информационного поля
4.5. Метод определения центра кластера с помощью вычисления среднеарифметических расстояний между объектами
4.6. Метод постоянных кластеров и характеристик
4.7. Кластеризация с учетом критерия качества и последующим выбором лучшего варианта по этому критерию (алгоритм «Краб»)
4.8. Кластеризация с помощью экспертных оценок
4.9. Кластеризация методом определения «ближайших соседей», включая иерархическое распределение объектов
4.10. Кластеризация методом «ветвей и границ»
Глава 5. Приложения кластерного анализа и интерпретация результатов
5.1. Содержательная основа кластеризации в экономических исследованиях
5.2. Научные и практически задачи, решаемые методами кластеризации
5.3. Определение качества кластеризации
5.4. Контроль за достоверностью информации и точностью выводов методами кластерного анализа. Поиск противоречий, нелогичностей и ошибок статистики
5.5. Цели интерпретации результатов кластеризации множества объектов
5.6. Методы интерпретации результатов кластеризации
Заключение. Исторический очерк
Глоссарий кластерного анализа
Символика, принятая в книге
Список литературы