Selekcja zmiennych w analizie skupień marketingowych zbiorów danych binarnych

W roku 2001 Desai zaproponował ciekawą miarę podobieństwa dwóch różnych wartości/wariantów tej samej cechy. Miarę tę można w dość prosty sposób wykorzystać do wyznaczenia siły dyskryminacyjnej cechy binarnej lub nominalnej wielostanowej w problemie analizy skupień. Idea oparta jest na tym, że im mniejsze podobieństwo, na przykład 1 do 0 (jako wartości zmiennej binarnej), tym większa zdolność dyskryminacyjna cechy. Ten pomysł zastosowano do skonstruowania nowej metody selekcji zmiennych binarnych w zagadnieniu analizy skupień i w zastosowaniu do dość obszernej klasy zbiorów danych binarnych, jaką są dane marketingowe. Podstawową zaletą nowej metody jest jej niezależność od konieczności grupowania danych, co wiąże się zawsze z przyjęciem jakiejś konkretnej metody grupowania oraz konkretnej wartości liczby skupień. Eksperyment przeprowadzony na 162 zbiorach danych pokazuje wysoką efektywność metody