文档介绍：目录
1引言: 3
理论准备： 3
模糊集合理论 3
模糊C均值聚类(FCM) 4
加权模糊C均值聚类(WFCM) 4
聚类分析实例 5
数据准备 5
数据表示 5.
数据预处理 5.
确定聚类个数 6.
1,2,…,31)为第j项指标原始观测 值的均方差。
确定聚类个数
如前文所述，聚类分析是无监督分类，分类之前并不知道聚多少类是合适的， 所以为了保证分类的合理性，首先借助SPSS软件对数据进行系统聚类以确定合 理的分类数。谱系聚类图结果显示如下，我们初步选择在距离为5处截取，确定 合理聚类数为11类。
图1 系统聚类谱系图
借助clementine软件进行K-means聚类
为了实现传统聚类与模糊聚类结果的对比，这里首先对数据做了传统的K
均值聚类，具体的操作流程如下图2所示
图 2 clementine 实现 K-means 过程
样本在各类中集中程度
对模型结果进行查看，得到各类中所包含的样本个数如下图3所示，发现样本主 要集中在第5,7,8,9,10类。
+ 栗类J：*记录
+…虎果类-2 21记录
+ ,京：.聚类-3 4记录
+ ■京:聚类-4： 1 2记录
豕色聚类五4记录
+…加聚类675记录
+ <£哭类-「93记录
+…成聚类心1叩记录
+ 1 ；工果类-9： 9 了记录
+…窟槃类-1 口:"记录
+ C&聚类T1 ； 1记录
图3样本在各类中集中程度
原始数据的分类结果
图4的最后两列分别是样本所属类别和样本与该类别的类中心之间的距离，如对 于第1个样本，属于第1类， 。
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