文档介绍：聚类分析与判别分析
分类学是人类认识世界的基础科学。聚类分析和判别分析是研究事物分类的基本方法,广泛地应用于自然科学、社会科学、工农业生产的各个领域。
俗语说,物以类聚、人以群分。
但什么是分类的根据呢?
比如,要想把中国的县分成若干类,就有很多种分类法;
可以按照自然条件来分,
比如考虑降水、土地、日照、湿度等各方面;
也可以考虑收入、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。
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聚类分析
根据事物本身的特性研究个体分类的方法,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。
对于一个数据,人们既可以对变量(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)。
比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩(或者综合考虑各科成绩)分类,
当然,并不一定事先假定有多少类,完全可以按照数据本身的规律来分类。
本章要介绍的分类的方法称为聚类分析(cluster analysis)。对变量的聚类称为R型聚类,而对观测值聚类称为Q型聚类。这两种聚类在数学上是对称的,没有什么不同。
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聚类分析与判别分析的SPSS过程
在AnalyzeClassify下:
K-Means Cluster: 观测量快速聚类分析过程
Hierarchical Cluster:分层聚类(进行观测量聚类和变量聚类的过程
Discriminant:进行判别分析的过程
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快速样本聚类过程(Quick Cluster)
使用 k 均值分类法对观测量进行聚类
可使用系统的默认选项或自己设置选项,如分为几类、指定初始类中心、是否将聚类结果或中间数据数据存入数据文件等。
快速聚类实例:使用系统的默认值进行:对运动员的分类(分为4类)
AnalyzeClassifyK-Means Cluster
Variables: x1,x2,x3
Label Case By: no
Number of Cluster: 4
比较有用的结果:聚类结果形成的最后四类中心点(Final Cluster Centers) 和每类的观测量数目(Number of Cases in each Cluster)
但不知每个运动员究竟属于哪一类?这就要用到Save选项
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快速样本聚类过程(Quick Cluster)中的选项
使用快速聚类的选择项:
类中心数据的输入与输出:Centers选项
输出数据选择项:Save选项
聚类方法选择项:Method选项
聚类何时停止选择项:Iterate选项
输出统计量选择项:Option选项
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指定初始类中心的聚类方法例题
数据同上(data14-01a):以四个四类成绩突出者的数据为初始聚类中心(种子)进行聚类。类中心数据文件data14-01b(但缺一列Cluster_,不能直接使用,要修改)。对运动员的分类(还是分为4类)
AnalyzeClassifyK-Means Cluster
Variables: x1,x2,x3
Label Case By: no
Number of Cluster: 4
Center: Read initial from: data14-01b
Save: Cluster membership和Distance from Cluster Center
比较有用的结果(可将结果与前面没有初始类中心比较):
聚类结果形成的最后四类中心点(Final Cluster Centers)
每类的观测量数目(Number of Cases in each Clus