文档介绍：. .
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系统聚类分析方法
聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法。根本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进展聚类。
常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。
1. 聚类要素的数据处理
假设有m 个聚类的对象，每一个聚类对象都有 个要素构成。它们所对应的要素数据可用 。〔点击显示该表〕 在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种。
①总和标准化
②标准差标准化
    ③极大值标准化
经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，其余各数值小于1。
④极差的标准化
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经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间。
2. 距离的计算
距离是事物之间差异性的测度，差异性越大，那么相似性越小，所以距离是系统聚类分析的依据和根底。
①绝对值距离
选择不同的距离，聚类结果会有所差异。在地理分区和分类研究中，往往采用几种距离进展计算、比照，选择一种较为适宜的距离进展聚类。
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例：，它们经过极差标准化处理后，。
，用绝对值距离公式计算可得九个农业区之间的绝对值距离矩阵：
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3. 直接聚类法
直接聚类法是根据距离矩阵的构造一次并类得到结果。
▲ 根本步骤：
①把各个分类对象单独视为一类；
②根据距离最小的原那么，依次选出一对分类对象，并成新类；③如果其中一个分类对象已归于一类，那么把另一个也归入该类；如果一对分类对象正好属于已归的两类，那么把这两类并为一类；每一次归并，都划去该对象所在的列与列序一样的行；④那么，经过m-1次就可以把全局部类对象归为一类，这样就可以根据归并的先后顺序作出聚类谱系图。
★直接聚类法虽然简便，但在归并过程中是划去行和列的，因而难免有信息损失。因此，直接聚类法并不是最好的系统聚类方法。
[举例说明]〔点击翻开新窗口，显示该容〕
例：九个农业区之间的绝对值距离矩阵，使用直接聚类法做聚类分析。
解：
根据上面的距离矩阵，用直接聚类法聚类分析：
第一步，在距离矩阵D中，除去对角线元素以外，d49=d94=，故将第4区与第9区并为一类，划去第9行和第9列；
第二步，在余下的元素中，除对角线元素以外，d75= d57=，故将第5区与第7区并为一类，划掉第7行和第7列；
第三步，在第二步之后余下的元素之中，除对角线元素以外，d82= d28=，故将第2区与第8区并为一类，划去第8行和第8列；
第四步，在第三步之后余下的元素中，除对角线元素以外，d43= d34=，故将第3区与第4区并为一类，划去第4行和第4列，此时，第3、4、9区已归并为一类；
第五步，在第四步之后余下的元素中，除对角线元素以外，d21= d12=，故将第1区与第2区并为一类，划去第2行和第2列，此时，第1、2、8区已归并为一类；
第六步，在第五步之后余下的元素中，除对角线元素以外，d65= d56=，故将第5区与第6区并为一类，划去第6行和第6列，此时，第5、6、7区已归并为一类；
第七步，在第六步之后余下的元素中，除对角线元素以外，d31= d13=，故将第1区与第3区并为一类，划去第3行和第3列，此时，第1、2、3、4、8、9区已归并为一类；
第八步，在第七步之后余下的元素中，除去对角线元素以外，只有d51= d15=，故将第1区与第5区并为一类，划去第5行和第5列，此时，第1、2、3、4、5、6、7、8、9、区均归并为一类；
根据上述步骤，可以做出直接聚类谱系图。〔点击展开显示该图〕
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4. 最短距离聚类法
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最短距离聚类法是在原来的m×m距离矩阵的非对角元素中找出 ，把分类对象Gp和Gq归并为一新类Gr，然后按计算公式
计算原来各类与新类之间的距离，这样就得到一个新的〔m－1〕阶的距离矩阵；再从新的距离矩阵中选出最小者dij，把Gi和Gj归并成新类；再计算各类与新类的距离，这样一直下去，直至各分类对象被归为一类为止。
[举例说明