解读聚类分析

1、ups linkage):只考虑两类 间个案的距离 l组内平均链锁法（With-groups lin l两类之间的距离定义为两类个案之间距离的平均值。包括 ： l组间平均链锁法(between-gro定义为两类中距离最远的两个个案之间的距 离 平均链锁法(within-groups linkage)age)：考虑所有个案 间的距离 分层聚类分层聚类 l基本操作步骤 1.基本操作 A.菜单选项: 中。

2、聚类分析 1 例1 对10位应聘者做智能检验。3项指标X，Y和Z 分别表示数学推理能力，空间想象能力和语言理解 能力。其得分如下，选择合适的统计方法对应聘者 进行分类。 聘者12345678910 X28181121262016142422 Y29232223292322232927 Z28181622262222242424 1 什么是聚类分析 2 聚类分析 研究对样品或指标分类问题的一种多元统计 方法. 根据一批样品的许多观测指标，按照一定的数 学公式具体地计算一些样品或一些参数(指标) 的相似程度，把相似的样品或指标归为一类。 分类问题 判别分析问题 聚类分析问题 问题：所研究问题的分类以及所观察。

3、聚类分析编辑词条聚类分析（Cluster Analysis） ，又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。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。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。目录1概念2定义统计量分层步骤K-means过程算法原理3分析模型4有关统计。

4、虑聚成3类。 1类：(a1,a4,a10), 2类：(a2, a5,a6,a7,a8 ,a9), 3类：a3 样品聚类分析-系统聚类 几点说明 样品聚类分析主要用于解释样本，但也可 以品聚类分析-系统聚类 本例从3类并为2类时，距离从4.64到12.46 ，发生大的跳跃，故考程表 专业知识与实际需要 尤其注意：聚类过程表中的距离发生大的 跳跃时，则提示应停止并类。 样,a10) 样品聚。

5、2.1 系统分析法简单实例 已知某样本如下表 2.1 所示要求对该样本进行系统聚类分析，到样本被分为三 类为止。 表 2.1 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 1 a013134 2 a333121 3 a100011 4 a210221 5 a001010 按照步骤对样本进行系统聚类分析如下： 1.把每个样品看做一类，表示为： , 1 0 1 XG 2 0 2 XG 3 0 3 XG 4 0 4 XG 5 0 5 XG 6 0 6 XG 计算各类之间的距离系数，常见的计算方法有以下三种： （1）欧几里得距离， 2 1 ( ,)() m ijikjk k d x xxx （2）海明距离， 1 ( ,) m ijikjk k d x xxx （3）切比雪夫距离， 1 ( ,) m ijikjk k d x xxx 以海。

6、实习指导 计量地理学 （徐建华，华东师范大学） 8.利用 Matlab 和 SPSS 软件实现聚类分析 1. 用 Matlab 编程实现 运用 Matlab 中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。 调用函数： min1.m求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小 min2.m比较两数大小，返回较小值 std1.m用极差标准化法标准化矩阵 ds1.m用绝对值距离法求距离矩阵 cluster.m应用最短距离聚类法进行聚类分析 print1.m调用各子函数，显示聚类结果 聚类分析算法 假设距离矩阵为 vector， a 阶，矩阵中最大值为 ma。

7、第4节 系统聚类分析 聚类要素的数据处理 距离的计算 直接聚类法 最短距离聚类法 最远距离聚类法 系统聚类法计算类之间距离的统一公式 系统聚类分析实例 一、聚类要素的数据处理 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 。 在地理分类和分区研究中，被聚类的对象 常常是多个要素构成的。不同要素的数据往往 具有不同的单位和量纲，其数值的变异可能是 很大的，这就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，首先要对聚类要素进行数据处理。 假设有m 个聚类的对。

8、 第三章 聚类分析 (Cluster Analysis) zf 3.1 聚类分析的基本思想 v一、什么是聚类分析？ v聚类分析(P54) 是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分 类的一种多元统计分析方法。 将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相 似性比与其他类的对象的相似性更强。 v聚类分析的目的(P54) 使类内对象的同质性最大化和类间对象的异质 性最大化。 zf v聚类分析的应用：无处不在 v早在孩提时代，人就通过不断改进下意识中的聚类 模式来学会如何区分猫和狗，动物和植物 v谁经常光顾商店，谁买什么东西，买多少？ n按忠诚卡记录的光临次数。

9、综合聚类分析为了规划科学合理的航空枢纽，首先需要确定设立枢纽点的城市。本文采用的方法是先聚类，再利用重心法。因此，首先对该公司目前主要的17个具有航空业务量的城市进行模糊聚类,然后采用重心选址法对聚类结果为同一类的城市进行枢纽点的选定,得到初步的航空枢纽结构:继而结合对航空运输业务量的分析,优化航空网络,从而完成对该公司的整个航空运输网络规划设计。1. 1.航空网络节点整合(l)选址因素分析结合该公司企业航空节点的实际情况,主要考虑两个特征因素：航空节点的地理分布状况和发展潜力，由于该公司企业的航空节点分布较广。

10、SPSS 统计分析 109 第 8 章 聚类分析 在自然与社会科学研究中, 存在着大量分类研究的问题，如病虫害种群消长演替规律 的研究中，需要从生态系统出发，构造其数量、时间和空间关系的分类模式，以此来研 究病虫害的发生规律。聚类分析就是其分类研究的方法之一。 聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法。聚类分析的原则是同一类中 的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大。 根据分类对象的不同可分为样品聚类和变量聚类。 1 ) 样品聚类 样品聚类在统计学中又称为 Q型聚类。用 S P S S的术语来说就是对事件( C a s e s ) 进。

11、聚类分析 Clustering analysis 卢亮 2006/3/23搜索引擎沙龙 摘要 n聚类分析简介 n层次聚类 nK-Mean聚类 nVivisimo & bbmao 聚类分析简介 n文本信息模型 n什么是聚类 n聚类与分类的区别 n聚类的应用 层次聚类（hierarchical clustering ） n信息之间的相识度 n至顶而下和之下而上的两种做法 n何时停止需要判定 n时间的复杂程度O(n2) n矩阵操作 向量空间的单文档表示 nn, 全部的关键词 nWi，关键词的权重 nTi，关键词 矢量模型下相似度的计算 n相识度的计算：内积（点乘） 基于相似度的聚类 层次聚类的核心问题 n信息与类之间的相识度 n如何。

12、第六讲 模糊聚类分析 数学建模基地 第 60 页 六、模糊聚类分析（Fuzzy Cluster AnalysisFuzzy Cluster Analysis） 6.1 分类方法概述分类方法概述 分类问题是各门学科普遍存在的问题。人口学中研究人类生育模式、死亡模式的分类； 医学中研究某类疾病病因的分类；城市经济学中研究城市商业区位优劣、地价高低的分类； 农村经济学中研究县市经济水平高低、投资获利能力的分类；市场盈销学中研究市场目标、 市场结构的分类；影响农作物生长成分、气候的分类；企业员工工作能力、学校学生学习状 况的分类等等。 在概述分类方法之前，首先定义。

13、2011 土地信息技术 11 空间聚类的内涵理解空间聚类的内涵理解1.1 定义定义空间聚类作为聚类分析的一个研究方向，是指将空间数据集中的对象分成由相似对象组成的类。同类中的对象间具有较高的相似度，而不同类中的对象间差异较大3。作为一种无监督的学习方法，空间聚类不需要任何先验知识。这是聚类的基本思想，因此空间聚类也是要满足这个基本思想。1.2 对空间数据聚类的要求对空间数据聚类的要求256 可伸缩性；许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据。

14、Clustering 聚类分析 江川 2013.8.7 聚类 分类 相似的归为一类 不相似的归入不同类 未知类 仅依靠对象的相似度 应用 生物学 经济学 应用 文档分类 文档向量 1、分量 表示第i个词条的频率 2、分量 为0或1，表示是否引用第i篇文档 应用 社交网络 对象间的比较 相似度 例： 距离（不相似度） 例： 欧几里得距离 距离函数的选择 根据数据的情况选择 例：将图中的点按连边情况分类 点表示成邻接矩阵的行 a=(0,1,0,1,0,1) b=(0,1,1,0,1,0) 研究顾客的行为 D种商品 N个顾客 K种顾客类型，KN 每种类型的顾客购买物品的情况满 足一种概率分布 研究。

15、聚类分析,引言距离的度量k-均值聚类及SPSS实现分层聚类及SPSS实现附录（聚类的相关Matlab命令）,引言,物以类聚、人以群分；但根据什么分类呢？如要想把中国的县分类，就有多种方法可以按照自然条件来分，比如考虑降水、土地、日照、湿度等，也可考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标；既可以用某一项来分类，也可以同时考虑多项指标来分类。,聚类分析,对一个数据，既可以对变量(指标)进行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测值(事件，样品)来分类(相当于对数据中的行分类)。当然，不一定事先假定有多少类，完全可以按照。