ДКР строят на основе матрицы Я = ||рн|| «расстояний» между ОР. Сначала
берут произвольный объект и ищут ближайший к нему в смысле введенной
меры сходства. Далее определяют ОР, ближайший к полученной паре, т.е,
наиболее сходный с первым или вторым, и т.д. После построения ДКР вы-
деляют классы ОР, находящиеся на наибольшем расстоянии друг от друга.
По определению ДКР, последовательный его разрез по (& — 1} ребрам мак-
симальной длины ведет к образованию / различных классов. Если считать,
что число классов заранее не задано, то находят ребра л, длины которых
«„ удовлетворяют условию:
м> а-ь пн мй,
тде # — средняя длина ребер ДКР.
Так как ДКР является связным графом, то удаление таких ребер ведет к
выделению естественного числа классов. При использовании метода клас-
сификации по ДКР вначаде рекомендуется разбить множество @ на естест-
венное число классов, & затем (после содержательного анализа результатов
классификации} — на заданное,
В тех случаях, когда формальный анализ является вспомогательным сред-
ством для решения задач природно-хозяйственного районирования, экспер-
там целесообразно выдавать информацию в наглядно-обозримой форме.
Методы визуализации природно-хозяйственных данных оскованы на по-
строении обобщенных ПХП, которые дают возможность получать информа-
цию об анализируемых ОР в сжатом, агрегированном виде.
С другой стороны, методы визуализации данных могут быть отнесены к
методам многомерной классификации, в основу которых положена гилотеза
«компактности», т.е. предположение о том, что классу в пространстве обоб-
щенных ПХП соответствует изолиорванная группа близких точек. Они позво-
ляют получать наглядное представление о взаимном расположении ОР, что
значительно облегчает содержательный анализ результатов классификации,
В этом случае множеству © ставится в соответствие конфигурация точек
в лт-мерном пространстве ПХП (исходном пространстве}. Требуется «пере-
вести» М точек из исходного, пространства ПХП в результирующее простран-
ство меньшей размерности з <- т (т = 1, 2, 3), образованное обощенными
показателями Фи, ..., Ф. таким образом, чтобы сохранить внутреннюю
структуру данных. Другими словами, в результирующем пространстве не-
обходимо найти такую конфигурацию, расстояние между точками которой
наилучшим образом состветствует сходству между объектами а исходном
пространстве,
Отметим, что взаимное расположение А точек в исходном и реаультиру-
ющем пространстве полностью характеризуется М (М — 1)/ 2 расстояниями
лн м @ соответственно. В частности,
172
е = | 3 @-н 
,
: 
)
где Ф! 
- значение к-го обобщенного ПХП го ОР {2й точки}.
Для выбора наилучшей конфигурации точек в результирующем простран-
стве используют следукнций критерий качества отображения:
в = ! 
® (а — ) У ои.
Е е орт
!
Для критерия 5 более точно сохраняются небольшие расстояния и менее
точно — большие (так как большие веса 1/ рн придаются ошибкам в передаче
небольших расстояний).
172