文档介绍：聚类和聚类分析指导老师:任俊玲成员:,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,动物和植物什么是聚类聚类(Clustering)就是将数据分组成为多个类(Cluster)。在同一个类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。聚类分析的原理聚类分析的基本原理:我们分析的样本或指标之间存在着程度不同的相似性(亲疏关系)。聚类分析法的分类Q型聚类分析是对样本进行分类处理的R型聚类分析是对变量(指标)进行分类处理的。R型聚类分析的特点(1)R型聚类分析不但可以了解个别变量之间的亲疏程度,而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。(2)根据变量的分类结果以及它们之间的关系,可以选择主要变量进行回归分析。Q型聚类分析的特点(1)可以综合利用多个变量的信息对样本进行分类。(2)分类结果是直观的,聚类谱系图非常清楚地表现其数值分类结果。(3)聚类分析所得到的结果比传统的分类方法更细致,全面,合理。聚类分析的分类距离和相似系数为了将样品(或指标)进行分类,就需要研究样品之间关系。目前用得最多的方法有两个:一种方法:相似系数;另一种方法:距离;距离的定义方式绝对值距离欧氏(Euclidean)距离切比雪夫(Chebychev)距离明氏(Minkowski)距离