文档介绍：第十聚类分析
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聚类分析概述
.1 聚类分析的内涵
聚类分析是研究分类问题的一种多元统计分析方法，在经济社会研究中有着广泛的应用。以往的分类方法多半依靠经验和专业第十聚类分析
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聚类分析概述
.1 聚类分析的内涵
聚类分析是研究分类问题的一种多元统计分析方法，在经济社会研究中有着广泛的应用。以往的分类方法多半依靠经验和专业知识作定性分类，导致许多分类带有主观性和随意性，不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系，特别是对于多因素、多指标的分类问题，仅凭经验和专业知识往往难以实现准确分类。
为克服定性分类不足，人们把数学方法引入分类学中，形成了数值分类学。后来随着多元统计分析的发展，聚类分析逐渐从数值分类学中分离出来，形成了一个新的分支。
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聚类分析概述
聚类分析原理
我们认为，所研究的样品或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲属关系）。于是根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间的相似程度的统计量，以其作为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）聚合为另一类……关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有的样品（或指标）聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统。最后再把整个分类系统画成一张谱系图，用它把所有样品（或变量）间的亲疏关系表示出来。
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聚类分析概述
聚类分析的分类
根据聚类对象的不同，分为：
Q型聚类——对样品进行分类处理；
K型聚类——对变量进行分类处理。
Q型聚类分析的优点
可综合利用多个变量的信息对样本进行分类；
分类结果直观，聚类谱系图能清晰表现数据分类结果；
数据分类结果比传统分类方法更细致、全面、合理。
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聚类分析概述
根据聚类方法的不同，聚类分析分为：
系统聚类法
模糊聚类法
K-均值法
有序聚类法
分解法……
我们重点介绍系统聚类的理论与方法。
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系统聚类的理论与方法
系统聚类的基本思想
系统聚类方法是一种最常用和最基本的聚类方法。其基本思想是认为我们所研究的样品或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系）。关系密切的先聚成类，关系疏远的后聚成类，如此一直进行下去，直到把所有样品（或变量）聚合完毕。
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系统聚类的过程
首先，将n个样品（变量）看成n类，即一类只包含一个样品（变量）；其次根据所确定的“距离”公式，将“距离”最近的两类合并为一个新类，这样得到n-1类；再次从n-1类中找出“距离”最近的两类加以合并，变为n-2类；以此类推……直到所有样品（变量）归为一类为止。
把上述分类过程画成一张谱系图，通过它