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聚类分析中距离的选择,最短距离法聚类分析例题

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1.数据标准化在聚类 分析，其中聚类元素的选取非常重要，直接影响分类结果的准确性和可靠性 。聚类分析Method聚类分析又称群分析或点分析，是研究多因素的事物，聚类 -2的基本步骤聚类 -2的主要步骤聚类 分析 1，数据预处理 。
【聚类分析中距离的选择,最短距离法聚类分析例题】
1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类，属于split 聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i) ， 其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离 ， 将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别 ， 如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色 ， 重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。

2、 聚类 分析(ClusterAnalysis 聚类，把相似的东西聚集在一起 ， 把不相似的东西归入不同类别的过程 。这是一种将复杂数据简化为几个类别的方法 。有m个样本单元，每个样本测量n个指标(变量) 。原始数据矩阵中指标的选取非常重要 。必要性要求与聚类 分析的目的密切相关 。代表性要求并不是越多越好:反映待分类变量的特征差异化要求:不同类别研究对象的取值存在明显差异；独立性要求:变量不能高度相关(孩子的生长身高和体重非常相关)；分散性要求:分布最好不集中在数值范围内，当各种标准测量值的尺度相差太大，或者数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化 。

3、一文总结 聚类 分析步骤! 1，聚类1 。编制(1)研究目的聚类-2/是根据事物本身的特点研究个体分类的方法 ， 聚类 (2)数据类型1)量化:数字具有比较意义 。比如数字越大，满意度越高，尺度就是典型的量化数据 。2)分类:数字没有比较意义 ， 比如性别，1代表男性，2代表女性 。PS: SPSS AU会根据数据类型自动选择聚类方法 。

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