группировка наблюдений Опции

[drZub]

Нужно проверсти кластерный анализ. У меня 20 наблюдений, но каждое из них делится на 2. То есть
наблюдение 1
a=0,8765
b=0,645

наблюдение 2
a=0,297
b=0,397

Итак далее. эти a и b не отделимы, их в одном наблюдении надо учитывать.

Но программа не может так работать. Она их воспринимает как разные наблюдения. Как же мне провести кластерный анализ по 20 наблюдениям не разделяя поднаблюдения?

У меня было предположение для каждого наблюдения вывести среднее, но я не знаю насколько это будет точно. Просто не вдаваясь в подробности, 0,87 консистенция раствора. 0,6 и выше это хорошо. ниже плохо. Может быть у одного под 0,9, а у второго раствора 0,3. Среднее тут некорретно.
Тут как бы вещество и ко-вещество.

[anserovtv]

Какое отношение имеет последовательность в которой возможны перестановки к данным топикстартера?

Слово перестановка здесь не используется и я не использовал.
Кластерный анализ последовательностей - это интегративный метод , сочетающий в себе анализ последовательностей и кластерный анализ.
Читайте Д. Макленнен и др. SQL Server 2008 Data mining ИАД 2009. стр 373 и далее.
Да , чтобы его использовать, эти данные нужно несколько преобразовать.
В общем случае метод использует и цепи Маркова.
Диаграмма кластеров в SQL будет похожа на диаграмму в Deductor со связями между кластерами. но и с вероятностями перехода (алгоритм Microsoft Sequence Cluctering).
Считаю, что в этом случае данный метод наиболее применим из того, что известно мне. Остальные подходы ( в том числе и мои) можно считать наивными.

Следующий по сложности метод в этом ряду - кластерный анализ временных рядов (здесь применять нельзя).
В Россси , по моим сведениям, этими методами почти никто не занимается.

Сообщение отредактировал anserovtv - 17.03.2015 - 21:56

[p2004r]

Здесь нет никакой последовательности (а есть два значения, назвать это последовательностью как то слишком круто, это просто а и b), а указанный вами линк на R пакет ведет именно на модель данных с перестановками, которая применяется в случае множественного ранжирования (типа анализа данных выдачи поисковиков и последовательностей у биоинформатиков).

[anserovtv]

Определение последовательности на стр. 374.
В математике последовательность может состоять из двух чисел, здесь аналогично: начальное состояние - конечное состояние.
Судя по описанию алгоритма в этой книге, метод применим и в этом случае.
/ Цепи Маркова - первого порядка . Рисунок на стр.391./

В алгоритме применяется EM-кластеризация.

Сообщение отредактировал anserovtv - 18.03.2015 - 09:54

[p2004r]

Определение последовательности на стр. 374.
В математике последовательность может состоять из двух чисел, здесь аналогично: начальное состояние - конечное состояние.
Судя по описанию алгоритма в этой книге, метод применим и в этом случае.
/ Цепи Маркова - первого порядка . Рисунок на стр.391./

В алгоритме применяется EM-кластеризация.

ну тогда это подходит и под определение временной серии которую почему то "нельзя использовать"

цепь Маркова в данном случае это простая регрессия, частный случай которой (без интерцепта) я и предложил для преобразования данных