ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЧИСЛА КЛАСТЕРОВ

Поскольку кластерный анализ предназначен для создания однородных групп, естественно рассмотреть процедуры, позволяющие определить число полученных групп. Например, вложенная древовидная структура дендрограммы указывает на то, что в данных может находиться много различных групп, и правомерен вопрос: где нужно «обрезать» дерево, чтобы получить оптимальное число групп? Точно так же и при работе с итеративными методами пользователь должен указать число групп, присутствующих в данных, еще до создания этих групп.

К сожалению, эта проблема до сих пор находится среди нерешенных задач кластерного анализа из-за отсутствия подходящей нулевой гипотезы и сложной природы многомерных выборочных распределений.

Затруднения в создании работоспособной нулевой гипотезы вызывает отсутствие непротиворечивого и универсального определения кластерной структуры. Но, как мы уже указывали, появление такого определения маловероятно. Понятие «отсутствие структуры» в наборе данных (одна из возможных нулевых гипотез) весьма далеко от ясности, и непонятно, каким должен быть тест, позволяющий определить, есть ли в данных структура или нет. Уже созданные нулевые гипотезы (такие, как гипотеза случайного графа и гипотеза случайного положения), возможно, и полезны, но исчерпывают далеко не все возможности и должны еще найти свое место в практическом анализе данных. В любом случае «отклонение нулевой гипотезы не имеет особого значения, потому что разумные альтернативные гипотезы еще не разработаны; практичного и математически полезного определения «кластерной структуры» нет до сих пор» (Dubes and Jain, 1980).

В той же степени не поддается решению задача о разделении смеси многомерных распределений в анализе реальных данных. Хотя многие вопросы многомерных нормальных распределений хорошо разработаны, все же реальные данные не будут соответствовать этому стандарту; более того, многие выборки реальных данных являются сложными смесями, имеющими различные многомерные выборочные распределения неизвестной структуры. Поскольку не существует статистической теории и теории распределений, которые помогли бы в разделении этих смесей, также неразумно ожидать появления формальных тестов для целей кластерного анализа.

Реакция на эти ограничения была различной. В некоторых отраслях, особенно в биологии, задача определения числа кластеров не имеет первостепенной важности просто потому, что целью анализа является предварительное исследование общей картины зависимостей между объектами, представленной в виде иерархического дерева. Однако в социальных науках развиваются два основных подхода к определению числа присутствующих кластеров: эвристические процедуры и формальные тесты.

Эвристические процедуры — несомненно наиболее часто используемые методы. На самом верхнем базисном уровне иерархическое дерево «обрезается» после субъективного просмотра различных уровней дерева. Для дендрограммы (рис. 8), изображающей результаты обработки полного набора данных о захоронениях методом Уорда, применяемых евклидово расстояние, субъективная обрезка дерева приведет к выделению двух кластеров одного уровня и, возможно, трех кластеров, если рассматривать различные уровни дерева. Эту процедуру вряд ли можно назвать удовлетворительной, поскольку обычно ее результаты зависят от нужд и представлений исследователей о «-структуре данных.

Более формальный, но все же эвристический подход к задаче состоит в том, чтобы графически изобразить число получаемых из иерархического дерева кластеров как функцию коэффициента слияния или смешения, равного числу способов объединения различных объектов в кластер. Значения коэффициентов слияния показаны вдоль оси У древовидной диаграммы.

Рис. 8. Дендрограмма метода Уорда для полного набора данных о захоронениях

Этот тест, вариант которого был предложен Торндайком в 1953 г., аналогичен критерию отсеивания факторного анализа. Заметное «уплощение» на этом графике говорит о том, что дальнейшее слияние кластеров не дает новой информации. На рис. 9 показан такой график для полного набора данных о захоронениях, полученный с помощью метода Уорда и евклидова расстояния. Уплощение кривой начинается вблизи решения из трех кластеров, и линия остается, по существу, плоской возле решения из двух кластеров. Отсюда следует, что в данных присутствуют три (но вероятнее всего два) кластера.

Другая субъективная процедура, несколько более формализованная, заключается в том, чтобы при новом просмотре значений коэффициента слияния найти значимые «скачки» значения коэффициента. Скачок означает, что объединяются два довольно несхожих кластера.

Рис. 9. График зависимости между числом кластеров и величиной коэффициента слияния, полученный с помощью метода Уорда для полного набора данных о захоронениях

Таким образом, число кластеров, предшествующее этому объединению, является наиболее вероятным решением. Ниже показаны коэффициенты слияния, соответствующие числу кластеров, которое для полного множества данных о захоронениях принимает значения от 10 до 1.

Как видим, между решениями из четырех и трех кластеров есть скачок, что приводит к выводу о допустимости решения из четырех кластеров. Одна из трудностей, связанная с этой процедурой, состоит в том, что можно найти много малых скачков значения коэффициента слияния, но совершенно невозможно исходя лишь из простого визуального обследования указать, какой из этих скачков «правильный».

Этот тест был обобщен в работах (Mojena, 1977, Mojena and Wishart, 1980). Там же была разработана эвристическая процедура, позволяющая лучше определить «значимый скачок» коэффициента. «Правило остановки № 1», как его определил Мойена, предписывает, что групповой уровень или оптимальное разбиение иерархической) кластерного решения получается, если удовлетворяется неравенство

где — величина коэффициента слияния; — величина коэффициента на этапе кластерного процесса; k — стандартное отклонение, a — среднее и стандартное отклонение коэффициентов слияния. Невыполнение неравенства говорит о том, что в данных имеется только один кластер.

На практике стандартное отклонение может быть вычислено на каждом этапе кластерного процесса, где k равно:

Значения коэффициента слияния для полного набора данных о захоронениях, обработанного методом кластеризации Уорда с использованием евклидова расстояния, были рассмотрены выше. Теперь приведем значения стандартного отклонения для решений, содержащих от 1 до 4 кластеров:

В этом случае согласно правилу остановки оптимальным считается решение из трех кластеров. Уишарт (1982) отметил, что можно оценить статистическую значимость результатов, полученных с помощью этого правила, используя -статистику с степенями свободы, где — число коэффициентов слияния.

Процедура заключается в перемножении квадратного корня из и значения стандартного отклонения к. В данном примере значения 4,79 (квадратный корень из 23) умножается на 9,74, в результате получаем 4,67. Значение значимо с уровнем 0,01 при 22 степенях свободы. Сейчас этот метод вместе с более сложным правилом встроен в процедуру CLUSTAN2.

Трудности, связанные с составными многомерными выборочными распределениями, мало сказались на разработке формальных статистических тестов, но широкое распространение получило лишь небольшое число этих тестов. Нулевая гипотеза, наиболее часто применяемая в статистических тестах, предполагает, что исследуемые данные являются случайной выборкой из генеральной совокупности с многомерным нормальным распределением. Вульф (1971), считая, что это предположение верно, предложил тест отношения правдоподобия для проверки гипотезы, что имеется , а не групп. Альтернативная гипотеза, разработанная Ли (1979), заключается в следующем: данные — это выборка из генеральной совокупности с равномерным распределением. Тест, основанный на альтернативной гипотезе, использует критерий внутригрупповой суммы квадратов. Он является полезной отправной точкой в определении возможных различий между кластерами. К сожалению, тест может работать только с одним признаком. Какая бы процедура ни была выбрана, пользователь должен постоянно сознавать, что лишь малая часть этих тестов подверглась широкому изучению. Таким образом, поскольку большинство тестов плохо изучено и эвристично, то результаты их использования должны приниматься с большой осторожностью. В идеале правила определения числа имеющихся в наличии кластеров должны использоваться совместно с подходящей процедурой проверки достоверности результатов (см. разд. IV), так как может случиться, что правило остановки рекомендует такое число кластеров, которое не подтверждается результатами измерений по другим критериям.