Meansim (MSA)

Meansim (MSA)

Nejedná se přímo o validační metodu pro určení správného počtu shluků. Její výsledky nám pomohou pouze vybrat optimální řešení ze shluků již vytvořených nezávisle na asociační matici, která byla použita při shlukové analýze. Tuto metodu můžeme použít například v případě, kdy máme datový soubor obsahující data jak o složení společenstva, tak o parametrech prostředí. Objekty (lokality) zde shlukujeme na základě proměnných prostředí a následně nás zajímá, jak dobře nám tyto shluky oddělují společenstva ve vzorcích.

Tato metoda hodnotí sílu klasifikace (Classification strength – CS). Byla speciálně navržena pro mnoho vzorků a relativně málo shluků. Klasifikační síla shlukování je stanovena tím, do jaké míry si jsou objekty ve stejném shluku průměrně navzájem podobné oproti podobnosti objektů s objekty z jiných shluků.

Analýza je založena na matici podobnosti mezi vzorky. CS je počítána jako rozdíl mezi průměrem všech podobností uvnitř shluků a průměrem všech podobností mezi shluky podle vzorce:

.

(7)

Hodnoty CS se pohybují mezi nulou a jedničkou. Hodnoty blízké jedné indikují dobrou klasifikaci mezi skupinami (tj. uvnitř skupin je vysoká podobnost a mezi skupinami nízká).