Tiểu luận Phân tích theo nhóm thứ bậc (HCA) cách tiến hành và làm ví dụ ứng dụng

Mục tiêu ban đầu của HCA là hiển thị số liệu theo hạng với ý nghĩa nhấn mạnh tự tổ hợp tự nhiên trong ngân hàng dữ liệu. Ngược lại, với kỹ thuật phân tích cố gắng tập hợp những nhóm mẫu mới thành những loại ( hạng) đã có sẵn trước, HCA sẽ tìm kiếm để xác định các loại ( hạng) đó đầu tiên. Kết quả biểu diễn HCA trong form hình cây làm cho việc hình dung về mối quan hệ giữa các nhóm có thể dễ dàng hơn nhiều so với những gì thực tế.

Phân tích theo nhóm thứ bậc (HCA) là 1 phương pháp phân tích số liệu quan trọng. Mục đích đầu tiên của nó là biểu diễn số liệu bằng cách làm nổi bật thành các nhóm và mô hình tự nhiên của nó. Kết quả với các thuộc tính tự nhiên đã đưa ra được form hình cây cho phép có thể hình dung được về các mẫu hay biến ở không gian 2 chiều. Khoảng cách giữa các mẫu hay biến được tính toán và biến đổi thành 1 ma trận tương tự S ( thường có 1 chú thích rằng không nên mắc lỗi từ ma trận của các giá trị duy nhất từ PCA) mà trong đó các yếu tố có các chỉ tiêu tương tự nhau.