Провести кластерный анализ стат. данных

Практическая часть ВКР по теме «Методы кластеризации объектов с нечеткими значениями параметров» - вторая глава из трех

Оригинальность: от 85% по ап.вуз

Объем всей работы 40-60 страниц, поэтому объем практической части около 15-20 страниц.

Науч. рук. планирует, что практика будет в области экономики. Например: классификация регионов по уровню экономического развития. Есть классические методы кластеризации (четкие методы), а есть нечеткая кластеризация + использование функций принадлежностей для обработки данных перед нечеткой кластеризацей. Требуется программная реализация алгоритмов четкой кластеризации, потом применение функций принадлежности + методы нечеткой кластеризации, сравнить результаты. Должно быть наглядно показано, что нечеткие методы точнее

В общих чертах в практической нужно: показать, что нечеткое разбиение экономических объектов (с нечеткими параметрами) лучше, чем четкое разбиение при использовании четких методов кластеризации. То, что результат получился лучше, необходимо доказать.

Программный продукт: matlab, там есть пакеты направленные на кластеризацию, нужно использовать их.

По ходу работы: в данный момент реализован один иерархический алгоритм, который нужно взять за основной. Далее на этих же данных в матлабе реализовать k-means и c-means(можно Густафсона-Кесселя). Цель этого действия: доказать, что нечеткий алгоритм (c-means или Густафсона-Кесселя) работает лучше, чем k-means. Далее необходимо увеличить выборку (больше регионов, больше характеристик регионов) и классифицировать их с помощью последнего алгоритм (c-means или Густафсона-Кесселя) Идея в том, что мы доказываем, что последний алгоритм лучше на простом примере, а потом применяем его к большим данным.

Научрук сказал, что надо провести одну иерархическую кластеризацию сразу по всем показателям, которые перечислены.

Так же нужны информативные графики

20 Регионов, использование актуальных данных

На данный момент имеется работа, написанная другим автором. Ее можно взять за основу, но ничего особенного там нет. Файл "Кластеризация".