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文档介绍

文档介绍:第十聚类分析演示文稿
第一页,共八页。
(优选)第十聚类分析
第二页,共八页。
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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(亲第十聚类分析演示文稿
第一页,共八页。
(优选)第十聚类分析
第二页,共八页。
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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。
第三页,共八页。
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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。
第四页,共八页。
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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。
第五页,共八页。
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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。
第六页,共八页。
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