Пример 1. Пусть в качестве объектов классификации выступают регионы РФ
Пусть в качестве объектов классификации выступают регионы РФ. И пусть каждый из них характеризуется одним параметром – численностью населения. Если этот показатель нанести на числовую ось, то получится примерно следующее: Рис.7.2. Распределение регионов РФ по численности населения.
Из рис.7.2 следует, что среди регионов Росси имеются объекты с низкой численностью населения (Чукотка, Магаданская и Еврейская области). Они группируются в отдельную группу. Во вторую и самую многочисленную группу группируются регионы типа республик поволжского региона. Эту группу можно назвать регионами со средней численностью. В третью группу входят области Черноземья (Краснодарский и Ставропольский край) и промышленные регионы (Свердловская область, Нижегородская область и т.д.). Эту группу можно назвать регионами с высокой численностью населения. Особняком стоят регионы со сверхвысокой численностью населения Ленинградская и Московская области. Приведенная классификация основана на чисто визуальном восприятии данных рисунка. Т.е. мы по плотности расположения данных на числовой оси уверенно провели классификацию и выделили четыре группы или кластера. При этом интуитивно возникают такие понятия как плотность кластеров. Регионы со средней численностью представляют собой кластер с высокой плотностью объектов. Регионы с высокой численность представляют собой более разреженный кластер. В отношении Московской и Ленинградской области трудно сказать, что это такое – или это один очень сильно разреженный кластер, состоящий из двух объектов, или это два разных кластера, состоящих из одного объекта.
|
