Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Приклади реалізації ієрархічної кластеризації даних.
Приклад №1. Використання ієрархічної кластеризації в соціологічних дослідженнях. Було проведено дослідження позитивного ставлення студентів інституту ІКНІ спеціальності ”КН“ до студентів інших факультетів та до майбутніх професійних ролей, і нас цікавить об’єднання студентів у групи на основі схожого ставлення. Для цього було створено рольовий перелік факультетів та можливих спеціальностей випускників КН. Потім було запропонували студентам оцінити своє ставлення до всіх ролей за 10-бальною шкалою. В результаті було отримано масив даних (табл. 1). Таблиця 1
Для прикладу (табл. 2) обчислимо відстань між першим та другим об’єктами (досліджувані А.О. та О.В. з вихідного масиву даних табл. 1). Таблиця 2
Провівши послідовні обчислення відстаней між усіма об’єктами будують таблицю відстаней (distances matrix) (табл. 3). Таблиця 3
Чим менше значення у комірці таблиці, тим ближче знаходяться між собою відповідні об’єкти. Так, з табл. 3 видно, що найбільша відстань – між студентами О.В. та Д.К., Е.О., З.А. (L=21, 66), а також між М.П. та Д.К., Е.О., З.А. (L=20, 41). Очевидно, що вже на цьому етапі аналіз можна зробити висновок про наявність принаймні двох груп студентів, які різняться за свої ставленням до навчання та майбутньої професії – група О.В., М.П., та група Д.К., Е.О., З.А. Подивимося на відстані всередині кожної з груп. Дійсно, виявляється, що дуже близькі між собою студенти О.В. та М.П. (L=6, 24), а також ідентичні між собою (знаходяться на нульовій відстані) студенти Д.К., Е.О. та З.А. (L=0).
|