聚类分析法

灰色聚类分析的原理和步骤

（1）给出聚类白化数：选取n个聚类对象，得到m个聚类指标，构造一个n×m表；（2）将聚类白化数输入计算机，进入灰色聚类分析评价的算法，包括将聚类白化数进行均值化无量纲化处理；确定每个聚类对象各个聚类指标值所属的灰类；采用估值法或插值法求出各个灰类的白化权函数值；标定聚类权灰数矩阵；构造聚类矩阵；（3）根据步骤（2）的结果进行灰色评价。

[create_time]2016-12-02 03:45:12[/create_time]2011-01-17 16:14:01[finished_time]1[reply_count]15[alue_good]math1141[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.eb5845a9.CSYZIaBcwKPphZr8OWRNhQ.jpg?time=3031&tieba_portrait_time=3031[avatar]超过19用户采纳过TA的回答[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]9513[view_count]

聚类分析法

聚类分析，亦称群分析或点分析，是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某些相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按亲疏关系的程度对样本进行聚类（徐建华，1994）。聚类分析方法，应用在地下水中，是在各种指标和质量级别标准约束条件下，通过样品的各项指标监测值综合聚类，以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。（一）系统聚类法系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。1.数据标准化在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大，这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先对聚类要素进行数据标准化处理。假设把所考虑的水质分析点（G）作为聚类对象（有m个），用i表示（i=1，2，…，m）；把影响水质的主要因素作为聚类指标（有n个），用j表示（j=1，2，…，n），它们所对应的要素数据可用表4-3给出。在聚类分析中，聚类要素的数据标准化的方法较多，一般采用标准差法和极差法。表4-3 聚类对象与要素数据对于第j个变量进行标准化，就是将xij变换为x′ij。（1）总和标准化区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究这种标准化方法所得的新数据x′ij满足区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究（2）标准差标准化区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究式中： ； 由这种标准化方法所得的新数据x′ij，各要素的平均值为0，标准差为1，即有区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究（3）极差标准化区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在［0，1］闭区间内。上述式中：xij为j变量实测值；xj为j变量的样本平均值；sj为样本标准差。2.相似性统计量系统聚类法要求给出一个能反映样品间相似程度的一个数字指标，需要找到能量度相似关系的统计量，这是系统聚类法的关键。相似性统计量一般使用距离系数和相似系数进行计算。距离系数是把样品看成多维空间的点，用点间的距离来表示研究对象的紧密关系，距离越小，表明关系越密切。相似系数值表明样本和变量间的相似程度。（1）距离系数常采用欧几里得绝对距离，其中i样品与j样品距离dij为区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究dij越小，表示i，j样品越相似。（2）相似系数常见的相似系数有夹角余弦和相关系数，计算公式为1）夹角余弦区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究在式（4-20）中：-1≤cosθij≤1。2）相关系数区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究式中：dij为i样品与j样品的欧几里得距离；cosθij为i样品与j样品的相似系数；rij为i样品与j样品的相关系数；xik为i样品第k个因子的实测值或标准化值；xjk为j样品第k个因子的实测值或标准化值； 为i样品第k个因子的均值， ； 为j样品第k个因子的均值， ；n为样品的数目；k为因子（变量）数。3.聚类在选定相似性统计量之后，根据计算结果构成距离或相似性系数矩阵（n×n），然后通过一定的方法把n个样品组合成不同等级的分类单位，对类进行并类，即将最相似的样品归为一组，然后，把次相似的样品归为分类级别较高的组。聚类主要有直接聚类法、距离聚类法（最短距离聚类法、最远距离聚类法）。（1）直接聚类法直接聚类法，是根据距离或相似系数矩阵的结构一次并类得到结果，是一种简便的聚类方法。它首先把各个分类对象单独视为一类，然后根据距离最小或相似系数最大的原则，依次选出一对分类对象，并成新类。如果一对分类对象正好属于已归的两类，则把这两类并为一类。每一次归并，都划去该对象所在的列与列序相同的行。经过n-1次把全部分类对象归为一类，最后根据归并的先后顺序作出聚类分析谱系图。（2）距离聚类法距离聚类法包括最短距离聚类法和最远距离聚类法。最短距离聚类法具有空间压缩性，而最远距离聚类法具有空间扩张性。这两种聚类方法关于类之间的距离计算可以用一个统一的公式表示：区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究当γ=-0.5时，式（4-22）计算类之间的距离最短；当γ=0.5时，式（4-22）计算类之间的距离最远。最短、最远距离法，是在原来的n×n距离矩阵的非对角元素中找出dpq=min（dij）或dpq=max（dij），把分类对象Gp和Gq归并为一新类Gr，然后按计算公式：dpq=min（dpk，dqk）（k≠ p，q） （4-23）dpq=max（dpk，dqk）（k≠ p，q） （4-24）计算原来各类与新类之间的距离，这样就得到一个新的（n-1）阶的距离矩阵；再从新的距离矩阵中选出最小或最大的dij，把Gi和Gj归并成新类；再计算各类与新类的距离，直至各分类对象被归为一类为止。最后综合整个聚类过程，作出最短距离或最远距离聚类谱系图（图4-1）。图4-1 地下水质量评价的聚类谱系图（二）模糊聚类法模糊聚类法是普通聚类方法的一种拓展，它是在聚类方法中引入模糊概念形成的。该方法评价地下水质量的主要步骤，包括数据标准化、标定和聚类3个方面（付雁鹏等，1987）。1.数据标准化在进行聚类过程中，由于所研究的各个变量绝对值不一样，所以直接使用原始数据进行计算就会突出绝对值大的变量，而降低绝对值小的变量作用，特别是在进行模糊聚类分析中，模糊运算要求必须将数据压缩在［0，1］之间。因此，模糊聚类计算的首要工作是解决数据标准化问题。数据标准化的方法见系统聚类分析法。2.标定与聚类所谓标定就是计算出被分类对象间的相似系数rij，从而确定论域集U上的模糊相似关系Rij。相似系数的求取，与系统聚类分析法相同。聚类就是在已建立的模糊关系矩阵Rij上，给出不同的置信水平λ（λ∈［0，1］）进行截取，进而得到不同的分类。聚类方法较多，主要有基于模糊等价关系基础上的聚类与基于最大树的聚类。（1）模糊等价关系方法所谓模糊等价关系，是指具有自反性（rii=1）、对称性（rij=rji）与传递性（R·R⊆R）的模糊关系。基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法的基本思想是：由于模糊等价关系R是论域集U与自己的直积U×U上的一个模糊子集，因此可以对R进行分解，当用λ-水平对R作截集时，截得的U×U的普通子集Rλ就是U上的一个普通等价关系，也就是得到了关于U中被分类对象元素的一种。当λ由1下降到0时，所得的分类由细变粗，逐渐归并，从而形成一个动态聚类谱系图（徐建华，1994）。此类分析方法的具体步骤如下。第一步：模糊相似关系的建立，即计算各分类对象之间相似性统计量。第二步：将模糊相似关系R改造为模糊等价关系R′。模糊等价关系要求满足自反性、对称性与传递性。一般而言，模糊相似关系满足自反性和对称性，但不满足传递性。因此，需要采用传递闭合的性质将模糊相似关系改造为模糊等价关系。改造的方法是将相似关系R自乘，即R2=R·RR4=R2·R2︙这样计算下去，直到：R2k=Rk·Rk=Rk，则R′=Rk便是一个模糊等价关系。第三步：在不同的截集水平下进行聚类。（2）最大树聚类方法基于最大树的模糊聚类分析方法的基本思路是：最大树是一个不包含回路的连通图（图4-2）；选取λ水平对树枝进行截取，砍去权重低于λ 的枝，形成几个孤立的子树，每一棵子树就是一个类的集合。此类分析方法的具体步骤如下。图4-2 最大聚类支撑树图第一步：计算分类对象之间的模糊相似性统计量rij，构建最大树。以所有被分类的对象为顶点，当两点间rij不等于0时，两点间可以用树干连接，这种连接是按rij从大到小的顺序依次进行的，从而构成最大树。第二步：由最大树进行聚类分析。选择某一λ值作截集，将树中小于λ值的树干砍断，使相连的结点构成一类，即子树，当λ由1到0时，所得到的分类由细变粗，各结点所代表的分类对象逐渐归并，从而形成一个动态聚类谱系图。在聚类方法中，模糊聚类法比普通聚类法有较大的突破，简化了运算过程，使聚类法更易于掌握。（三）灰色聚类法灰色聚类是根据不同聚类指标所拥有的白化数，按几个灰类将聚类对象进行归纳，以判断该聚类对象属于哪一类。灰色聚类应用于地下水水质评价中，是把所考虑的水质分析点作为聚类对象，用i表示（i=1，2，…，n）；把影响水质的主要因素作为聚类指标，用j表示（j=1，2，…，m），把水质级别作为聚类灰数（灰类），用k表示（k=1，2，3）即一级、二级、三级3个灰类（罗定贵等，1995）。灰色聚类的主要步骤：确定聚类白化数、确定各灰色白化函数fjk、求标定聚类权重ηjk、求聚类系数和按最大原则确定聚类对象分类。1.确定聚类白化数当各灰类白化数在数量上相差悬殊时，为保证各指标间的可比性与等效性，必须进行白化数的无量纲化处理。即给出第i个聚类对象中第j个聚类指标所拥有的白化数，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。2.确定各灰色白化函数建立满足各指标、级别区间为最大白化函数值（等于1），偏离此区间愈远，白化函数愈小（趋于0）的功效函数fij（x）。根据监测值Cki，可在图上（图4-3）解析出相应的白化函数值fjk（Cik），j=1，2，…，m；k=1，2，3。3.求标定聚类权重根据式（4-25），计算得出聚类权重ηjk的矩阵（n×m）。区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究式中：ηjk为第j个指标对第k个灰类的权重；λjk为白化函数的阈值（根据标准浓度而定）。图4-3 白化函数图注：图4-3白化函数f（x）∈［0，1］，具有下述特点：①平顶部分，表示该量的最佳程度。这部分的值为最佳值，即系数（权）为1，f（x）=max=1（峰值），x∈［x2，x3］。②白化函数是单调变化的，左边部分f（x）=L（x），单调增，x∈（x1，x2］，称为白化的左支函数；右边部分f（x）=R（x），单调减，x∈［x3，x4），称为白化的右支函数。③白化函数左右支函数对称。④白化函数，为了简便，一般是直线。⑤白化函数的起点和终点，一般来说是人为凭经验确定。4.求聚类系数σik=∑fjk（dij）ηjk （4-26）式中：σik为第i个聚类对象属于第k个灰类的系数，i=1，2，…，n；k=1，2，3。5.按最大原则确定聚类对象分类由σik构造聚类向量矩阵，行向量最大者，确定k样品属于j级对应的级别。用灰色聚类方法进行地下水水质评价，能最大限度地避免因人为因素而造成的“失真、失效”现象。聚类方法计算相对复杂，但是计算结果与地下水质量标准级别对应性明显，能够较全面反映地下水质量状况，也是较高层次定量研究地下水质量的重要方法。

[create_time]2020-01-14 12:05:25[/create_time]2020-01-29 11:50:48[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]中地数媒[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/38dbb6fd5266d0166fb0c0519b2bd40735fa3519?x-bce-process=image/resize,m_lfit,w_900,h_1200,limit_1/quality,q_85[avatar]技术研发知识服务融合发展。[slogan]中地数媒（北京）科技文化有限责任公司奉行创新高效、以人为本的企业文化，坚持内容融合技术，创新驱动发展的经营方针，以高端培训、技术研发和知识服务为发展方向，旨在完成出版转型、媒体融合的重要使命[intro]795[view_count]

什么是聚类分析，它有什么作用呢？

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。扩展资料：聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。参考资料来源：百度百科—聚类分析

[create_time]2022-09-30 00:24:47[/create_time]2022-07-21 04:03:59[finished_time]1[reply_count]1[alue_good]ammylee100[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/ac6eddc451da81cbc40d7c5f4066d016082431bd?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_450%2Ch_600%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85[avatar]三农问题与农业发展研究[slogan]三农问题与农业发展研究[intro]1711[view_count]

聚类分析有什么用？

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。扩展资料：聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。参考资料来源：百度百科—聚类分析

[create_time]2022-09-26 18:56:06[/create_time]2022-10-01 17:51:54[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]ammylee100[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/ac6eddc451da81cbc40d7c5f4066d016082431bd?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_450%2Ch_600%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85[avatar]三农问题与农业发展研究[slogan]三农问题与农业发展研究[intro]1548[view_count]

聚类分析的目的

聚类分析的目的：使类间对象的同质性最大化。1、聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。2、它是一种重要的人类行为。3、聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。4、聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。5、在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。区别：聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。

[create_time]2022-12-17 15:50:57[/create_time]2022-12-09 14:44:43[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]小先又哒哒[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.bde1d63f.7BrTyiDSUPQ7UakyZ26Hvw.jpg?time=4937&tieba_portrait_time=4937[avatar]TA获得超过595个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1527[view_count]

聚类算法有哪几种？

聚类分析计算方法主要有： 层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;
(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;
(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);
(4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。
优点： 本算法确定的K个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。
缺点：
1. K 是事先给定的，但非常难以选定;
2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

[create_time]2021-07-08 13:30:30[/create_time]2021-07-11 16:35:00[finished_time]1[reply_count]1[alue_good]重庆新华电脑学校[uname]https://cambrian-images.cdn.bcebos.com/6c943cfc521b550bd60294795f09ddfb_1539246804578.jpeg[avatar]学动漫、设计、电竞、电商、短视频、软件等[slogan]重庆新华电脑学校隶属于新华教育集团，经重庆市人力资源和社会保障局审批成立的重庆地区大规模IT人才教育基地。是国家信息化教育全国示范基地，中国IT教育十大影响力品牌学校。[intro]244[view_count]

聚类分析优缺点

优缺点如下：1、优点k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分。当簇是密集的、球状或团状的，而簇与簇之间区别明显时，它的聚类效果很好。2、缺点对K值敏感。也就是说，K的选择会较大程度上影响分类效果。在聚类之前，我们需要预先设定K的大小，但是我们很难确定分成几类是最佳的，比如上面的数据集中，显然分为2类，即K = 2最好，但是当数据量很大时，我们预先无法判断。对离群点和噪声点敏感。如果在上述数据集中添加一个噪音点，这个噪音点独立成一个类。很显然，如果K=2,其余点是一类，噪音点自成一类，原本可以区分出来的点被噪音点影响，成为了一类了。如果K=3，噪音点也是自成一类，剩下的数据分成两类。这说明噪音点会极大的影响其他点的分类。聚类分析特点聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。层次聚类分析是根据观察值或变量之间的亲疏程度，将最相似的对象结合在 一起，以逐次聚合的方式（Agglomerative Clustering），它将观察值分类，直到最后所有样本都聚成一类。层次聚类分析有两种形式，一种是对样本（个案）进行分类，称为Q型聚类；另一种是对研究对象的观察变量进行分类，称为R型聚类。

[create_time]2022-10-12 11:12:29[/create_time]2022-10-23 00:00:01[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]枕流说教育[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/a57adc320dce9c5a5c1d5238ca38eff4.jpeg[avatar]教育就是忘记在校学得的内容后所剩的本事。[slogan]教育就是忘记在校学得的内容后所剩的本事。[intro]3641[view_count]

为什么要进行聚类分析呢？

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。扩展资料：聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。参考资料来源：百度百科—聚类分析

[create_time]2022-09-03 14:05:46[/create_time]2022-07-18 15:20:57[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]ammylee100[uname]https://iknow-pic.cdn.bcebos.com/ac6eddc451da81cbc40d7c5f4066d016082431bd?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_450%2Ch_600%2Climit_1%2Fquality%2Cq_85[avatar]三农问题与农业发展研究[slogan]三农问题与农业发展研究[intro]1186[view_count]

聚类分析测度相似性的方法有哪些

因果测度是聚类分析测度相似性的方法。聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。聚类分析定义聚类分析是根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。目的是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内相似性越大，组间差距越大，说明聚类效果越好。聚类效果的好坏依赖于两个因素：1.衡量距离的方法（distance measurement） 2.聚类算法（algorithm）聚类分析常见算法K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。也称为层次聚类，分类的单位由高到低呈树形结构，且所处的位置越低，其所包含的对象就越少，但这些对象间的共同特征越多。该聚类方法只适合在小数据量的时候使用，数据量大的时候速度会非常慢。

[create_time]2022-12-12 20:41:16[/create_time]2022-12-09 14:44:50[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]林杰ZA[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.2b80db35.cca4Qa0l97PvtwchgwcqJw.jpg?time=7497&tieba_portrait_time=7497[avatar]TA获得超过769个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]351[view_count]

有关聚类对象与相似性的度量方法之间的联系

亲亲,很高兴为您解答哦[大红花][大红花]聚类对象的相似性度量方法是衡量聚类对象之间相似程度的一种方法，是进行聚类分析的基础。相似性度量方法主要包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。聚类对象之间的相似性度量方法不同会影响聚类结果的准确性和稳定性。例如，欧氏距离度量方法适用于数值型数据，但对于非数值型数据，如文本、图像等，使用余弦相似度度量方法更为合适。因此，在进行聚类分析时，需要根据聚类对象的特点，选择合适的相似性度量方法，以保证聚类分析的准确性和稳定性。同时，也需要对相似性度量方法进行比较和优化，以提高聚类分析的效果。【摘要】有关聚类对象与相似性的度量方法之间的联系【提问】【提问】亲亲,很高兴为您解答哦[大红花][大红花]聚类对象的相似性度量方法是衡量聚类对象之间相似程度的一种方法，是进行聚类分析的基础。相似性度量方法主要包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。聚类对象之间的相似性度量方法不同会影响聚类结果的准确性和稳定性。例如，欧氏距离度量方法适用于数值型数据，但对于非数值型数据，如文本、图像等，使用余弦相似度度量方法更为合适。因此，在进行聚类分析时，需要根据聚类对象的特点，选择合适的相似性度量方法，以保证聚类分析的准确性和稳定性。同时，也需要对相似性度量方法进行比较和优化，以提高聚类分析的效果。【回答】【提问】b【回答】这是多选题。呜呜【提问】好有c【回答】bc【回答】【提问】cd【回答】【提问】b【回答】【提问】b【回答】

[create_time]2023-05-23 11:38:59[/create_time]2023-06-07 11:38:00[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]李温暖诶e[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.9ff1e1ca.9iTaigg4eo7ZayTTodTUIw.jpg?time=7102&tieba_portrait_time=7102[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]367[view_count]