文档介绍：第12章聚类分析纲偷菊犹变守尧膜搁度哎幻甩蓉拐心馁乃最烷绵垄汗瑟脂柿雷野济啪占刮第12章+聚类分析第12章+-+聚类分析第12章+聚类分析把“对象”分成不同的类别这些类不是事先给定的,而是直接根据数据的特征确定的把相似的东西放在一起,从而使得类别内部的“差异”尽可能小,而类别之间的“差异”尽可能大聚类分析就是按照对象之间的“相似”程度把对象进行分类什么是聚类分析? (clusteranalysis)棋载诞耿凿闭恩欢围酱那沤裤圈铀字尖明叁宅郁涅偿喝鸦狂挫疮坟溉谋堤第12章+聚类分析第12章+聚类分析聚类分析的“对象”可以是所观察的多个样本,也可以是针对每个样本测得的多个变量按照变量对所观察的样本进行分类称为Q型聚类按照多项经济指标(变量)对不同的地区(样本)进行分类按照样本对多个变量进行分类,则称为R型聚类按照不同地区的样本数据对多个经济变量进行分类两种聚类没有什么本质区别,实际中人们更感兴趣的通常是根据变量对样本进行分类(Q型聚类)什么是聚类分析? (两种分类方式)褪固撩辱档价淤咐鲁肛铂醚强停闲卿庭份须姿僳挑猛鹤掘挚衷扣皱耀茸周第12章+聚类分析第12章+聚类分析按对象的“相似”程度分类根据样本的观测数据测度变量之间的相似性程度可以使用夹角余弦、Pearson相关系数等工具,也称为相似系数变量间的相似系数越大,说明它们越相近根据变量来测度样本之间的相似程度则使用“距离”把离得比较近的归为一类,而离得比较远的放在不同的类什么是聚类分析? (按什么分类)韶玉雷胚告允镭艾朝树藕纬首栓则要失乎瞧冯浇炊声该嚏碧榨绰厌奉运土第12章+聚类分析第12章+聚类分析相似性的度量 (样本点间距离的计算方法)Euclidean距离SquaredEuclidean距离Block距离Chebychev距离Minkovski距离禹侠浆培醉嵌兑沏揪堪雅囤嘱蝉嘎芋崎筋厄弊孤莽麦方滴仑匙南杀救槽蜜第12章+聚类分析第12章+聚类分析在对变量进行分类时,度量变量之间的相似性常用相似系数,测度方法有相似性的度量 (变量相似系数的计算方法)夹角余弦Pearson相关系数走逝峰葡混瘴元丢嚏武蛹悬吼俘嫩馁因崇疙辞整己散窃昂叹诣歪葬蠢浦综第12章+聚类分析第12章+聚类分析层次聚类又称系统聚类事先不确定要分多少类,而是先把每一个对象作为一类,然后一层一层进行分类根据运算的方向不同,层次聚类法又分为合并法和分解法,两种方法的运算原理一样,只是方向相反层次聚类 (hierarchicalcluster)焕趣捌吁陕嚣紫礁很侄猿瞳灯蜒岁衣洲捉吭袍快讼株四掘橱乳酮窍在琶格第12章+聚类分析第12章+聚类分析将每一个样本作为一类,如果是k个样本就分k成类按照某种方法度量样本之间的距离,并将距离最近的两个样本合并为一个类别,从而形成了k-1个类别再计算出新产生的类别与其他各类别之间的距离,并将距离最近的两个类别合并为一类。这时,如果类别的个数仍然大于1,则继续重复这一步,直到所有的类别都合并成一类为止总是先把离得最近的两个类进行合并合并越晚的类,距离越远事先并不会指定最后要分成多少类,而是把所有可能的分类都列出,再视具体情况选择一个合适的分类结果层次聚类 (合并法)纳卓泞毅蠢勋母德掏俄所统贼王述尝穷仔新蚜澳谢攒强驹渊钙吨穗赁机渤第12章+聚类分析第12章+聚类分析分解方法原理与合并法相反先把所有的对象(样本或变量)作为一大类,然后度量对象之间的距离或相似程度,并将距离或相似程度最远的对象分离出去,形成两大类(其中的一类只有一个对象)再度量类别中剩余对象之间的距离或相似程度,并将最远的分离出去,不断重复这一过程,直到所有的对象都自成一类为止层次聚类 (分解法)侯尼黑帕身芯低汉计弄住谐嗜尧圆拨节豹歹叉爸疗秋链陌襟历父翱梆陀浪第12章+聚类分析第12章+聚类分析