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Cluster Analysis


N.B.: Le immagini di questa sezione fanno riferimento all'interfaccia di T-LAB 9. In T-LAB Plus l'aspetto è leggermente diverso. Inoltre: a) un nuovo pulsante (Tree Map Preview) consente di creare grafici dinamici in formato HTML; b) il pulsante 'dendrogramma' è stato sostituito con lo strumento Graph Maker.

L'opzione Cluster Analysis attiva una procedura di calcolo (vedi nota a fondo pagina) che utilizza i risultati di una precedente Analisi delle Corrispondenze; in particolare utilizza le coordinate degli oggetti (a seconda dei casi, unità lessicali o unità di contesto) sui primi assi fattoriali (fino a un massimo di 10).

A seconda dei casi, l'utilizzatore può scegliere tra tre tecniche di clusterizzazione:

a) gerarchica (metodo Ward);
b) K-means (metodo MacQueen);
c) hdbscan (hierarchical DBSCAN).

Le prime due (a, b) consentono di esplorare (tabelle e grafici) soluzioni da 3 a 20 cluster; mentre la terza (c), che richiede un parametro aggiuntivo (ovvero il numero minimo di parole all'interno di un cluster), consente all'utente di esplorare solo una soluzione.

N.B.: Quando viene selezionato il metodo gerarchico T-LAB abilita un'opzione (vedi pulsante 'RAFFINA') che consente di combinare i metodi Ward e K-Means.

Una breve descrizione delle tre tecniche è contenuta nel glossario di questo manuale.

Al termine dell'elaborazione T-LAB rende disponibili grafici e tabelle.

Alcuni grafici rappresentano i cluster nello stesso spazio individuato tramite l'analisi delle corrispondenze (vedi sotto).

N.B.: Per esplorare le varie combinazioni degli assi fattoriali è sufficiente selezionarli negli appositi box ("Asse X", "Asse Y").

Nel caso della clusterizzazione gerarchica, l'utilizzatore può agevolmente esplorare (grafici e tabelle) le diverse partizioni.

Dendrogrammi, grafici a torta e istogrammi consentono di verificare le caratteristiche di ogni partizione.

Alcuni istogrammi consentono di verificare le relazioni tra cluster e modalità delle variabili.

Le tabelle sono di due tipi:

(A) se gli oggetti clusterizzati sono le unità lessicali, per ciascuna di esse (e per ogni cluster) vengono riportate le relative occorrenze ('OCC') e le loro distanze ('DIST') dal centroide; inoltre per le variabili che in modo significativo risultano associate al cluster in esame vengono mostrati i relativi Valori Test .


 

(B) se gli oggetti clusterizzati sono i contesti elementari, le caratteristiche di ogni cluster (unità lessicali e variabili) sono descritte con lo stesso metodo usato nella funzione Analisi Tematica dei Contesti Elementari.

Nel caso di analisi realizzate con metodi gerarchici o K-means T-LAB consente di visualizzare ed esportare un file (vedi pulsante "Output HTML") in cui sono riportate le caratteristiche dei cluster e alcune misure concernenti la qualità della partizione in esame.

Nel caso delle mappe di Kohonen, T-LAB produce un solo tipo di output: un file HTML con la griglia dei neuroni e le unità lessicali incluse in ciascuno di essi.