क्लस्टरिंग विधियों की एक बहुत विस्तृत विविधता है, जो प्रकृति द्वारा खोजपूर्ण हैं, और मुझे नहीं लगता है कि उनमें से कोई भी, चाहे वह पदानुक्रमित या विभाजन-आधारित हो, उस तरह की मान्यताओं पर निर्भर करता है जो किसी को गठबंधन का विश्लेषण करने के लिए मिलना है।
आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए स्टाटा में [एमवी] प्रलेखन पर एक नज़र डालते हुए, मैंने पृष्ठ 85 पर इस मनोरंजक उद्धरण को पाया:
हालांकि कुछ ने कहा है कि क्लस्टर विश्लेषण करने वाले लोग उतने ही हैं, जितने क्लस्टर विश्लेषण कर रहे हैं। यह घोर समझ है! जो लोग प्रदर्शन करते हैं, उनकी तुलना में क्लस्टर विश्लेषण करने के लिए असीम रूप से अधिक तरीके मौजूद हैं।
उस संदर्भ में, मुझे संदेह है कि क्लस्टरिंग विधि में आवेदन करने की कोई धारणा है। पाठ के बाकी हिस्सों को केवल एक सामान्य नियम के रूप में सेट किया गया है कि आपको "असमानता के उपाय" के कुछ रूप की आवश्यकता है, जिसे क्लस्टर बनाने के लिए मीट्रिक दूरी भी नहीं चाहिए।
हालांकि, एक अपवाद है, जो तब होता है जब आप एक पश्चात आकलन विश्लेषण के हिस्से के रूप में टिप्पणियों का क्लस्टरिंग कर रहे हैं। स्टैटा में, vceकमांड निम्नलिखित चेतावनी के साथ आता है, उसी स्रोत के पृष्ठ 86 पर:
यदि आप स्टैटा के बड़ी मात्रा में अनुमान कमांड से परिचित हैं, तो क्लस्टर आकलन (क्लस्टर कमांड) और vce (क्लस्टर क्लस्टवर) विकल्प के बीच अंतर करने के लिए सावधानी बरतें। क्लस्टर विश्लेषण डेटा में समूह पाता है। विभिन्न अनुमान आदेशों के साथ अनुमत vce (क्लस्टर क्लस्टर) विकल्प इंगित करता है कि अवलोकन विकल्प द्वारा परिभाषित समूहों में स्वतंत्र हैं, लेकिन उन समूहों के भीतर आवश्यक रूप से स्वतंत्र नहीं हैं। क्लस्टर कमांड द्वारा निर्मित एक समूहीकरण चर शायद ही कभी vce (क्लस्टर क्लस्टर) विकल्प के उपयोग के पीछे की धारणा को संतुष्ट करेगा।
उसके आधार पर, मैं यह मानूंगा कि उस विशेष मामले के बाहर स्वतंत्र टिप्पणियों की आवश्यकता नहीं है। सहज रूप से, मैं यह जोड़ना चाहूंगा कि क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग उस उद्देश्य की खोज के सटीक उद्देश्य के लिए भी किया जा सकता है, जहां अवलोकन स्वतंत्र हैं या नहीं।
मैं यह उल्लेख करके समाप्त करूंगा कि स्टाटा के साथ सांख्यिकी के पृष्ठ 356 पर , लॉरेंस हैमिल्टन ने क्लस्टर विश्लेषण के "आवश्यक" पहलू के रूप में मानकीकृत चर का उल्लेख किया है, हालांकि वह इस मुद्दे पर अधिक गहराई में नहीं जाता है।