расстояние (х,у)= ft(xj - ytf. Необходимо получить численные оценки "меры сходства" между всеми парами клиентов. Чем меньше значение такой оценки, тем более похожи клиенты из соответствующей пары друг на друга по выбранным критериям. Шаг 2. После объединения двух наиболее близких клиентов в один кластер вам необходимо рассчитать расстояние между оставшимися клиентами (каждого из которых можно также считать кластером) и данным кластером клиентов. Наиболее распространен подход, когда в качестве расстояния между кластерами используется расстояние между двумя наиболее близкими элементами кластеров - метод "ближайшего соседа". Итеративно повторяя эту процедуру, постепенно вы, очевидно, объедините всех клиентов в один кластер (рис. 18). Когда же следует остановиться? Шаг 3. В большинстве случае математические методы не позволяют оценить однозначно, на каком шаге стоит остановиться, - только
"Расстояние" и между клиентами (кластерами клиентов) ;AHJ. Клиенты (А, В, С и т. д.) Рис. 18. Объединение клиентов в кластеры вы как специалист по своей компании можете определить, сколько кластеров клиентов вам нужно рассматривать. Выбирая последовательно кластеры, рассматривая клиентов, которые в них вошли, вы создадите несколько гипотез относительно сходства данных клиентов, которые в дальнейшем могут быть проверены другими методами. Как и любой другой математический метод, кластерный анализ дает вам в первую очередь почву для размышлений, а не конечные выводы. Назад
