ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΣΜΟΣ ΤΗΣ ΙΔΑΝΙΚΟΤΕΡΗΣ ΜΕΤΡΙΚΗΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ ΚΑΙ ΚΑΛΥΤΕΡΟΥ ΤΡΟΠΟΥ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗΣ ΣΤΙΣ ΔΙΑΦΟΡΕΣ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΤΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΗΣ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ Κ...

Abstract

ΣΤΟΧΟΣ ΤΗΣ ΔΙΑΤΡΙΒΗΣ ΕΙΝΑΙ Η ΜΕΛΕΤΗ ΚΑΙ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΟΣΟ ΤΗΣ ΘΕΩΡΗΤΙΚΗΣ ΟΣΟ ΚΑΙΤΗΣ ΠΡΑΚΤΙΚΗΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΑΣ ΠΟΥ ΑΚΟΛΟΥΘΟΥΜΕ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΜΙΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ, ΜΕ ΤΗΝ ΙΕΡΑΡΧΙΚΗ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ. ΑΡΧΙΚΑ ΠΡΟΤΕΙΝΟΥΜΕ ΤΡΟΠΟΥΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΕ ΜΟΡΦΗ ΠΙΝΑΚΑ ΚΑΙ ΤΟ ΚΑΤΑΛΛΗΛΟΤΕΡΟ ΚΑΘΕ ΦΟΡΑ ΜΕΤΡΟ (ΜΕΤΡΙΚΗ Η ΔΕΙΚΤΗ) ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Η ΟΜΟΙΟΤΗΤΑΣ, ΓΙΑ ΝΑ ΠΟΣΟΤΙΚΟΠΟΙΗΣΟΥΜΕ ΤΗ ΣΧΕΣΗ ΟΜΟΙΟΤΗΤΑΣ ΜΕΤΑΞΥ ΔΥΟ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ Η ΔΥΟ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ. ΚΑΤΟΠΙΝ ΠΡΟΤΕΙΝΟΥΜΕ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ ΠΟΥ ΘΑ ΜΑΣ ΒΟΗΘΗΣΕΙ ΝΑ ΕΠΙΛΕΞΟΥΜΕ ΤΗΝ ΚΑΤΑΛΛΗΛΟΤΕΡΗ "ΜΕΤΡΙΚΗ" ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ ΜΕΤΑΞΥ ΟΜΑΔΩΝ (ΚΛΑΣΕΩΝ) ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ, ΤΟ ΟΠΟΙΟ ΒΑΣΙΖΕΤΑΙ ΣΤΟ ΛΟΓΟ ΤΗΣ ΕΡΜΗΝΕΥΟΜΕΝΗΣ ΑΔΡΑΝΕΙΑΣ (ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ) ΕΝΟΣ ΔΙΑΜΕΛΙΣΜΟΥ, ΩΣ ΠΡΟΣ ΤΗΝ ΑΡΧΙΚΗ ΟΛΙΚΗ ΑΔΡΑΝΕΙΑ. ΑΥΤΟ ΤΟ ΚΡΙΤΗΡΙΟ ΜΑΣ ΒΟΗΘΑΕΙ ΕΠΙΣΗΣ, ΝΑ ΕΠΙΛΕΞΟΥΜΕ ΤΟ ΔΙΑΜΕΛΙΣΜΟ ΜΕ ΠΛΗΘΟΣ ΚΛΑΣΕΩΝ ΚΑΛΥΤΕΡΑ ΠΡΟΣΑΡΜΟΖΟΜΕΝΟ ΣΤΑ ΑΡΧΙΚΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ, ΚΑΙΕΠΙΣΗΣ ΤΟΝ ΚΑΛΥΤΕΡΟ ΔΙΑΜΕΛΙΣΜΟ ΓΙΑ ΚΑΘΟΡΙΣΜΕΝΟ ΠΛΗΘΟΣ ΚΛΑΣΕΩΝ. ΑΚΟΜΗ, ΠΡΟΤΕΙΝΟΥΜΕ ΤΡΟΠΟΥΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΥΡΕΣΗ ΤΩΝ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ, ΠΟΥ ΣΥΜΒΑΛΛΟΥΝ ΣΤΗ ΔΗΜΙΟΥΡΓΙΑ ΤΩΝ ΚΛΑΣΕΩΝ ΕΝΟΣ ΔΙΑΜΕΛΙΣΜΟΥ, ΠΟΥ ΕΡΜΗΝΕΥΟΥΝ ΤΙΣ ΚΛΑΣΕΙΣ ΑΥΤΕΣ, ΑΛΛΑ ΚΑΙ ΤΙΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ΕΚΕΙΝΕΣ ΠΟΥ ΣΥΝΤΕΛΟΥΝ ΣΤΗ ΔΙΑΣΠΑΣΗ ΤΩΝ ΚΛΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΥΟΥΝ ΤΙΣΒΑΣΙΚΕΣ ΔΙΑΦΟΡΕΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΟΥΣ. ΑΚΟΛΟΥΘΩΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΟΥΜΕ ΤΗ ΣΥΝΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ, ΜΕ ΤΗΝ ΟΠΟΙΑ ΕΝΤΟΠΙΖΟΥΜΕ ΤΙΣ ΣΧΕΣΕΙΣ ΣΥΝΕΠΑΓΩΓΗΣ ΣΕ ΕΝΑ ΣΥΝΟΛΟ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ, ΚΑΙ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΙΚΗ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΟΥ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΕΙΤΑΙ ΓΙΑ "ΣΥΜΒΟΛΙΚΑ" ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΑ, ΠΡΟΤΕΙΝΟΝΤΑΣ ΕΝΑ ΝΕΟ ΜΕΤΡΟ ΟΜΟΙΟΤΗΤΑΣ. ΤΕΛΟΣ, ΠΡΟΤΕΙΝΟΥΜΕ ΕΝΑΝ ΕΥΚΟΛΟ ΚΑΙ ΠΡΩΤΟΤΥΠΟ ΤΡΟΠΟ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΤΙΣΤΟΙΧΙΣΗ ΜΙΑΣ ΝΕΑΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΗΣ ΣΤΑ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΑ ΚΑΘΕ ΚΛΑΣΗΣ, ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΩΝΤΑΣ ΤΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΤΟΥ

THE AIM OF THIS DISSERTATION IS THE STUDY AND THE REPRESENTATION OF BOTH THEORETICAL AND PRACTICAL PROCEDURE THAT WE FOLLOW IN ORDER TO ANALYZE THE GIVEN DATA OF ONE STATISTIC SURVEY WITH CLUSTER ANALYSIS. FIRST, WE SUGGEST WAYS OFREPRESENTING OF DATA THAT ARE ELEMENTS OF A TABLE, AS WELL AS THE MOST APPROPRIATE MEASURE (METRIC OR INDEX OF DISTANCE OR INDEX OF SIMILARITY), IN ORDER TO MEASURE THE RELATION OF SIMILARITY BETWEEN TWO OBJECTS OR TWO VARIABLES. THEN WE SUGGEST A CRITERION WHICH WILL HELP US CHOOSE THE MOST APPROPRIATE METRIC BETWEEN CLASSES OF OBJECTS, WHICH IS BASED ON THE RATIO OF THE INTERPRETATIVE DISPERSION OF A PARTITION TO THE INITIAL (TOTAL) DISPERSION. THESUGGESTED CRITERION WILL ALSO HELP US TO CHOOSE THE BEST ADJUSTED PARTITION TO THE DATA, AS WELL AS THE BEST PARTITION FOR DEFINED MULTITUDE CLASSES. HAVING CHOSEN THE BEST PARTITION OF DATA, WE SUGGEST A WAY TO DETERMINE THE VARIABLES THAT CONTRIBUTE IN THE CREATION OF CLASSES, THE EXPLANATION OF THESE CLASSES AS WELL AS THOSE VARIABLES THAT CONTRIBUTE IN THE SEPARATION OF CLASSES AND EXPLAIN THE BASIC DIFFERENCE BETWEEN THEM. AFTER THAT, WE DESCRIBE THE IMPLICATION CLASSIFICATION BY WHICH WE CAN IDENTIFY THE CONNECTION OF IMPLICATION IN A SET OF VARIABLES, AND THE SYMBOLIC CLASSIFICATION WHICH IS USED FOR "SYMBOLIC" OBJECTS, SUGGESTING A NEW MEASURE OF SIMILARITY. FINALLY, WE SUGGEST AN EASY AND UNIQUE WAY FOR THE CORRESPONDENCE OF A NEW VARIABLE TO THE OBJECTS OF EACH CLASS, USING THE RESULTS OF A CLASSIFICATION DENDROGRAM.