Выводы по главе

В процессе принятия управленческих решений в условиях наличия большого объема разнородной информации важной задачей являются обобщение закономерностей и обработка статистических данных с целью выделения объектов в группы со схожими характеристиками для формирования укрупненных методик анализа данных. Возможности человеческого мышления могут конкурировать с вычислительными алгоритмами кластеризации в условиях малой размерности, например для случая точек на двумерной плоскости, однако чаще всего изучаемые объекты имеют гораздо большее двух число атрибутов, и в этом случае без использования специальной техники анализа обойтись невозможно. В деятельности экономиста-аналитика более востребованными являются такие задачи, которые приводят к необходимости кластеризации объектов по целому ряду признаков в совокупности. Для решения подобных задач разработан ряд методов, имеющих свои преимущества и специфические особенности реализации, выбор наилучшего из которых должен осуществляться обоснованно.

С точки зрения структуры СППР кластерный анализ относится к подсистеме, обеспечивающей математические и инструментальные методы принятия решений, предоставляя аналитикам и экспертам возможность сокращать размерность изучаемых данных, объединять объекты со схожими характеристиками в группы, тем самым позволяя упростить процесс принятия управленческих решений.