Как следует из таблицы 3.1.3, построенныеклассификации существенно различаются между собой. Количество информации ободной классификации, содержащееся в другой, равно 2,217 бит. Поскольку энтропияклассификации, построенной с помощью Complete Linkageс использованием расстояния Cosine of Vectors of Values, равна 3,667 бит, а неопределенностьклассификации, построенной спомощью Ward Linkage срасстоянием Squared Euclidean Distance равна 3,643 бит, то это означает, что знание первой классификации снижает неопределенность второй классификации на 60,9%. В то жевремя, втораяой классификацияи снижает неопределенность первой на 60,5%. Такое существенноерасхождение между двумя классификациями с близкими неопределенностями лишнийраз подтверждает необходимость проведения тщательного содержательного анализапостроенных классификаций. Формально построенная классификация может служитьлишь основой для последующего качественного анализа, а также для отбораклассифицирующих показателей.
Сравним теперь классификацию по исходнымданным методом Ward Linkageс классификацией по нормированным данным методомComplete Linkage с расстоянием Cosine of Vectors of Values.
Таблица 3.1.4.Матрица сопряженности для кластеризации регионов России по характеристикамуровня жизни методом Ward Linkage и нормированным характеристикам уровня жизни методом Complete Linkage с расстояниемCosine of Vectors of Values.
