聚类分析.ppt.ppt

聚类分析
电子工业出版社
提纲



4. K-均值聚类分析

聚类分析概述
聚类分析是从事物数值的特征出发对事物进行分类,是数值分类学和多元统计技术相结合的结果,但目前它还是一种较粗糙的、理论并非完善的分析方法。可是,它使用简单,分类效果较好,其内容也在不断丰富中,是一种常用的数据探索性分析工具。
聚类分析(Cluster Analysis),又称集群分析,其分析的基本思想是依照事物的数值特征来观察各样品间的亲疏关系。而样品之间的亲疏关系则由样品之间的距离来衡量,一旦样品之间的距离定义之后,就把距离近的样品归为一类。
聚类分析概述
聚类分析是通过将一批数据的个案或者变量的诸多特征,按照关系的远近程度进行分类。如果关系远近程度的定量描述不一样,那么所利用的聚类方法也不一样,可以产生有差别的聚类结果。
聚类分析概述
聚类类型根据分类对象的不同可分为以下两种:
(1)个案聚类
(2)变量聚类
根据聚类分析过程的不同,聚类分析的方法又可以分为以下三种:快速聚类、分层聚类和二步聚类。
系统聚类分析
系统聚类分析中的技术问题是描述个案和个案、个案和类以及类与类之间的远近关系,前面已经定义了个案与个案之间的距离,下面继续定义个案与类以及类与类之间的距离,这也是系统聚类分析过程中首先要确定的聚类方法。个案与类以及类与类之间的距离主要有组间平均链锁法(Between-groups linkage)、组内平均链锁法(Whthin-groups linkage)、最近相邻法(Nearest neighbor)、最远相邻法(Furthest neighbor)、重心聚类法(Centroid clustering)、中位数聚类法(Median clustering)和离差平方和法(Ward’s method)。
系统聚类分析
依次单击菜单“分析→分类→系统聚类”命令,打开“系统聚类分析”对话框
系统聚类分析
系统聚类分析:方法
系统聚类分析
系统聚类分析:保存
系统聚类分析
系统聚类分析:统计量