Zoskupovacia (klastrová) analýza

Zoskupovacia analýza umožňuje roztriediť pozorované jednotky (zákazníkov, výrobky, regióny a pod.) do niekoľkých skupín tak, aby si prípady v rovnakej skupine boli čo najviac podobné a naopak, prípady z rôznych skupín sa čo najviac odlišovali.

Cieľ vzdelávacieho programu:

Cieľom kurzu je zoznámiť poslucháčov s princípmi základných zoskupovacích metód (hierarchické zoskupovanie, K‑means a dvojstupňové zoskupovanie) a ukázať možnosti ich využitia. Dôraz je kladený na praktické aplikácie metód, na porozumenie a interpretáciu výsledkov a výber vhodnej metódy pre daný problém. Matematické aspekty modelu a algoritmov sú zahrnuté iba pre vysvetlenie významu a princípov zoskupovania.

Kurz je určený:

Kurz je určený tým, ktorí hľadajú v dátach homogénne skupiny prípadov alebo typické, často sa opakujúce vzory správania. Zoskupovacia analýza sa často používa pre riešenie úlohy segmentácie.

Predpoklady:

Kurz predpokladá schopnosť základného ovládania PC.

Program kurzu:

1. podobnosť/vzdialenosť dátových profilov
2. rôzne typy mier vzdialeností resp. podobnosti dát
3. štandardizované a neštandardizované dáta, význam štandardizácie pri aplikácii mier
4. vytváranie homogénnych skupín pomocou vzdialeností
5. hierarchické zoskupovanie: princíp, kritéria tvorby skupín, vyhodnocovanie
6. metóda K-means
7. dvojstupňové zoskupovanie
8. voľba počtu skupín
9. využitie pre ďalšiu analýzu