UMĚLÁ INTELIGENCE V AUTOMOTIVE / David et al.

Symbolické znaky poskytují prostředky k abstraktní reprezentaci objektů a umožňují analyzovat jejich vlastnosti a chování v rámci daného kontextu. Jejich použití je nezbytné pro práci se složitými soubory dat a umožňuje účinné zpracování a porozumění informacím. [6.21], [6.23] Jedním z hlavních znaků shlukové analýzy je, že všechny objekty jsou jasně zařa zeny do některého shluku. Jinými slovy, pokud bychom vytvořili tabulku, v níž by řádky reprezentovaly jednotlivé objekty a sloupce jednotlivé shluky, tabulka by obsahovala pouze hodnoty 1 a 0 nebo jiné symboly, jako je „+“ a „-“. Tento přístup umožňuje vizualizaci a porovnání vztahů mezi objekty a shluky, což je zásadní pro identifikaci vzorců a tendencí v datech. Díky této metodě lze efektivně analyzovat komplexní soubory dat a odhalit skryté informace, které by jinak mohly zůstat nepovšimnuty. Využití tohoto přístupu umožňuje lepší porozumění struktury dat a umožňuje identifikovat klíčové faktory ovlivňující zkoumaný jev. Pokud hodnota 1 se vyskytuje pouze jednou v konkrétním řádku je tento způsob seskupování označován jako pevný resp. fixní (objekt je začleněn nebo není začleněn) a disjunktní (objekt je začleněn právě do jednoho shluku) [6.12], [6.14]. Struktura reálných datových souborů se často vyznačuje komplexností a nedostat kem jednoznačnosti. V důsledku toho mohou být výsledné shluky dat překrývající se. Na základě typu dat a použité metody shlukování lze identifikovat čtyři základní situace, jak je naznačeno v literatuře [6.19] a znázorněno na obrázku 6.1. 1. pevná data a disjunktní shlukování, 6.1a) (rozlišitelné shluky bodů) 2. fuzzy data a disjunktní shlukování, 6.1b) (rozlišitelné shluky obdélníků) 3. pevná data a překrývající se shlukování, 6.1c (šedé body mohou náležet zá roveň dvěma shlukům) 4. fuzzy data a překrývající se shlukování, 6.1d) (šedý obdélník může náležet zároveň ke dvěma shlukům)

Obr. 6.1 Grafická reprezentace různých informačních situací [6.19]

78