Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp phân cụm phân cấp cho dữ liệu thứ bậc
Tóm tắt
Đối với một ma trận dữ liệu được tạo thành từ các đối tượng và thứ bậc, một phương pháp phân cụm phân cấp được trình bày, phân chia các đối tượng thành các cụm đồng nhất về mặt thống kê dựa trên hệ số đồng thuận W của Kendall. Thuật toán này đã được chứng minh là hoạt động thành công. Các ví dụ minh họa về việc phân cụm dữ liệu thực tế được cung cấp. Phương pháp này hữu ích cho cả phân tích sơ bộ và phân tích xác nhận của phương pháp phân tích đa chiều không định lượng cho dữ liệu thứ bậc, đặc biệt là trong các mẫu lớn. Phương pháp này cũng được so sánh với các phương pháp phân cụm phân cấp khác.
Từ khóa
#phân cụm phân cấp #dữ liệu thứ bậc #hệ số đồng thuận Kendall #phân tích đa chiềuTài liệu tham khảo
Anderberg, M.R. (1973) Cluster analysis for applications. New York: Academic Press.
D’Andrade, R.G. (1978) U-statistic hierarchical clustering. Psychometrika, 43, 59–67.
Friedman, M. (1940) A comparison of alternative tests of significance for the problem of m rankings. Annals of Mathematical Statistics, 11, 86–92.
Hubert, L. (1972) Some extensions of Johnson’s hierarchical clustering algorithms. Psychometrika, 37, 261–274.
Hubert, L. (1973) Monotone invariant clustering procedures. Psychometrika, 38, 47–62.
Johnson, S.C. (1967) Hierarchical clustering schemes. Psychometrika, 32, 241–254.
Kendall, M.G. (1962) Rank correlation methods. London: Charles Griffin.
Saito, T. (1978) A hierarchical clustering method for rank order data. Hokkaido Behavioral Science Report, Series P, No, 3
Shepard, R.N., Romney, A.K. and Nerlove, S.B. (ed.) (1972) Multidimensional Scaling, Vol. I Theory. New York: Seminar Press.
Ward, Jr., J.H. (1963) Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of American Statistical Association, 58, 236–244.
Wishart, D. (1969) An algorithm for hierarchical classifications. Biometrics, 25, 165–170.