Mudelipõhise klasteranalüüsi ja K-medoidide meetodi võrdlemine kvalitatiivsete tunnustega andmete klasterdamisel

Abstract

Magistritöö eesmärk on võrrelda kaht erinevat klasteranalüüsi meetodit, kus üks on mudelipõhine ja teine põhineb vaatlustevahelistel kaugustel. Täpsemalt, võrreldakse mudelipõhist klasteranalüüsi ja K-medoidide meetodit kvalitatiivsete tunnuste korral. K-medoidide meetodi rakendamiseks kasutatakse PAM-algoritmi (partitioning around medoids). Mudelipõhise klasteranalüüsi puhul on vaatlused kirjeldatud segujaotuse abil, samal ajal PAM-algoritm põhineb erinevusmõõtudel. Viiakse läbi simulatsioonid erinevate klastrite kattuvusmäärade korral ja uuritakse mõlema klasterdusmeetodi käitumist erinevate kattuvuste korral. Et tulemusi analüüsida, kasutatakse kohandatud Randi indeksit ja keskmise silueti laiuse kriteeriumit.