Кластеризация

Карл собирался провести год в Бэбсон-колледже. Я не могу вспомнить, должен ли он был занять там академическую позицию на учебный год с 1980 по 1981 г., или же он получил эту позицию только в январе 1981 г., но я вспоминаю, что как только Карл прибыл в Бэбсон, ему сразу довелось получить много удовольствия от нескольких учебных курсов, в числе которых был курс рекрутинг, и разрабатывая учебные кейсы и материалы, а также работая над подготовкой Бэбсоновской исследовательской конференции по предпринимательству, и серии «Frontiers of Entrepreneurship Research». Я почувствовал, что я полностью забыт — вместе со всеми моими заботами, — когда он уехал.

Как только стали возвращаться по почте анкеты и я создал перфорированные карточки для обработки данных в компьютерном центре, понадобилось выбрать какой-то метод для разнесения этих кейсов по нескольким кластерам. Я получил 106 заполненных анкет, которые можно было использовать для кластеризации. Чего я не могу вспомнить — хотя это важно для понимания всего процесса, — так это того, когда я вступил в контакт с Тедом Класторином, у которого была компьютерная программа CLAN, которая могла формировать кластеры, используя различные статистические алгоритмы. После того как я перебрал многие различные методы, которые на базе CLAN можно было использовать для кластеризации данных, я пришел к выводу о целесообразности использовать иерархический метод кластеризации Уорда в качестве метода для построения кластеров, или «архетипов», создания нового бизнеса.

Что хорошо видно на этой дендограмме, так это то, что на нулевом уровне все кейсы различаются. На уровне «1» комбинируются наиболее близкие друг другу кейсы. На уровне «2» снова комбинируются кейсы, которые выглядят наиболее похожим образом. Такое комбинирование продолжается, пока все кейсы не соберутся в одну группу, на уровне «25». Как объяснил Андерберг: «В кластерном анализе мало или совсем ничего не известно о категориальной структуре. Все, что имеется — это набор наблюдений, категориальная принадлежность которых неизвестна. Целью проводимых операций в таком случае является нахождение категориальной структуры, которая подходит для наблюдения. Часто эту проблему интерпретируют как проблему выявления неких «естественных групп». Говоря более конкретно, задачу видят в том, чтобы сгруппировать наблюдения в такие группы, чтобы степень «естественной близости» членов одной и той же группы была высока, а между членами разных групп — низка. Суть кластерного анализа сводится к тому, чтобы вменить подобающее значение терминам «естественные группы» и «естественная ассоциация»».

• cpa партнерка
• купить ларингофон
• интернет магазин постельного белья
• фотокниги
• диваны купить