• TESI DI LAUREA - Statistica multivariata e cluster analisys applicata alla gestione dei dati   archeologici

La Classificazione Automatica

Lo scopo dei diversi metodi di Classificazione Automatica dei dati è di trasformare un numeroso complesso di unità di rilevazione in una serie coerente di informazioni restituite sotto forma di classi o gruppi.

Attraverso tale classificazione si tende a sintetizzare le caratteristiche primarie di ciascun raggruppamento ed è anche possibile stabilire una tipologia all'interno del campione preso in esame. Nel linguaggio specialistico le classi a cui le entità vengono assegnate sono definite Cluster. Nell' ambito delle diverse procedure esistenti per la realizzazione di una classificazione automatica, le tecniche di classificazione gerarchica hanno trovato un ampio riscontro e risultano le più utilizzate. All'interno di tali tecniche esistono numerosi metodi, tra questi si possono citare:

Mentre i metodi divisi appaiono più adatti all'esame di oggetti descritti da un numero ridotto di variabili in cui le modalità che indicano la presenza o l'assenza di un elemento devono avere lo stesso peso all'interno del collettivo , i metodi agglomerativi si dimostrano, invece, più utili perchè permettono di creare raggruppamenti di individui tra loro simili e di indicarne una possibile tipologia; quest'ultima basata sull'analisi globale delle variabili che più significativamente contribuiscono alla distinzione delle classi ottenute.

La restituzione grafica di questi metodi avviene mediante il Dendrogramma ( tipologia ad albero ), tale grafico illustra le fusioni o le suddivisioni che sono state effettuate ad ogni stadio successivo dell'analisi, visualizzandone i diversi raggruppamenti. Va evidenziato che i "rami" di questo albero gerarchico non rappresentano una discendenza di tipo genetico, bensì una simiglianza tra i diversi individui o le diverse classi.


 
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