КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

(CLUSTER ANALYSIS) Группа статистических техник, используемых для того, чтобы определить внутреннюю структуру данных при анализе исследовательской информации, касающейся множества переменных. Цель кластерного анализа — выявить группы объектов (индивидов и других субъектов), имеющих максимальное число общих черт между собой и в то же время минимальное сходство с другими группами. Например, если мы имеем дело с выборочной совокупностью индивидов с известными значениями таких переменных, как образование, уровень заработной платы и профессиональный статус, мы можем сгруппировать всех индивидов с университетским образованием, высоким уровнем зарплаты и статусом старших менеджеров или профессионалов в один кластер, а всех остальных — в другой. Поскольку техники кластерного анализа позволяют определять сходство и различие, они очень полезны в плане выявления в совокупности данных каких-либо основополагающих образцов. Вследствие этого они часто используются при предварительном анализе данных, в тех случаях, когда необходимо упорядочить сложную совокупность данных перед разработкой гипотез для причинного моделирования, а также при создании описательных классификаций и типологий. Хотя большинство статистических техник предназначены для формирования взаимоисключающих кластеров, когда индивид может быть отнесен только к одному кластеру, некоторые техники допускают частичное совпадение кластеров. В этих случаях иногда используется термин «clumping» («группировка»). См. также: Факторный анализ.