基于聚类分析法的畅销手机分析
【摘要】本文在对2013年畅销手机进行调查统计的基础上，运用聚类的方法，选取了价格、CPU频率、屏幕尺寸、RAM、摄像头像素等指标对所选热门手机进行分类分析。从而了解如今消费者对手机的需求趋势，给予手机制造商在手机开发上的参考。
【关键词】手机；聚类分析；消费趋势
如今的手机市场已经被苹果公司和三星公司分割了大半江山，然而于国内，也有小米、华为等手机厂家迅速崛起。这些手机为何能博得消费者青睐？于国内来说，新加入的手机制造商们又该注意些什么？这些都问题都值得细细研究。用聚类分析将当下热门手机进行分类，可以清晰地看到其中消费者对手机的几大需求，预言接下来几年的手机发展趋势。
1、数据来源
本文的所有数据收集来自中关村在线，中关村在线是中国第一科技门户，是一家资讯覆盖全国并定位于销售促进型的IT互动门户，被认为是大中华区最具商业价值的IT专业门户。中关村在线是集产品数据、专业资讯、科技视频、互动行销为一体的复合型媒体，也是美国哥伦比亚广播集团互动媒体公司CBS Interactive在中国区的旗舰媒体，所以这些本文所采集的数据有很强的可靠性。
2、聚类分析
聚类分析关注于根据一些不同种类的度量构造一些相似的对象组成的群体。关键的思想去确定对分析目标有利的对象分类方法。在聚类分析前，首先把数据标准化为Z-分数，采用系统聚类（Hierachical Cluster）方法，用音差平方和法（Ward 法）计算欧几里得（Eudlidean）距离。聚类分析依据的基本原则是：直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，而将性质差别比较大的分在不同类。也就是说，同类事物之间的性质差异小，类与类之间的事物性质相差较大。其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值，Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值，dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。若dij越小，那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。性质接近的样品就可以划为一类。当确定了样品之间的距离之后，就要对样品进行分类。分类的方法很多，本节只介绍系统聚类法，它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。首先将n个样品每个自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并成一类，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。分类结果可以画成一张直观的聚类谱系图。
聚类分析主要有两种分析方法：第一种是k-均值聚类也叫快速聚类，先给予其一个分类数值n，并进一步确定n个点为聚类种子，即将这三个点作为n类中每一类的基石，然后根据和这三个点的距离远近，把所有点分成n类。再把这n
南京信息工程大学滨江学院实验（实习）报告 实验（实习）名称基于划分方法的聚类分析实验（实习）日期 2011.6.10 指导教师闫雷鸣 专业软工（动画）年级 2008 班次（1）班姓名王圆媛学号 20082358002 得分 一、实验目的 （1）学习聚类分析的基本概念、各种数据类型、聚类方法的分类。 （2）学会典型的划分方法K均值和K中心点算法的基本原理、特点、优缺点。 （3）应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。 （4）学会并应用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析。 二、实验准备： Bank-data 三、实验要求： 用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析 四、实验内容： 4.1 相关知识 聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。聚类分析中使用最常见的K均值（K-means）算法。 K均值聚类方法的步骤如下。 （1）K均值算法首先随机的指定K个簇中心。 （2）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇； （3）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。重复（2）和（3），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。 上述K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换，而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。 Weka中列出了很多聚类算法。对于EM实现，用户可指定需要产生多少聚类，否则所用的算法可通过交叉验证来决定，在这种情况下，折的数量固定为10（除非训练实例小于10个）。用户可指定循环次数的最大值，并且为正常的密度计算设定可允许的最小标准差。SimpleKMeans使用k均值来聚类数据；聚类的数量通过一个参数设定。Cobweb实现了用于名词属性的Cobweb算法和用于数值性属性的Classit算法。FarthestFirst实现Hochbaum 和Shmoys远端优先遍历算法。MakeDensityBaseCluster是一个元聚类器，它包装一个聚类算法，使其返回一个概率分布和密度。它为每个聚类拟合一个离散分布，或一个对称的正态
引用基于SPSS的聚类分析的实用方法(层次聚类法和迭代聚类法)引用 qjzhen001 的基于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法） 基于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法） 层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非 常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解. （一）层次聚类 Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster 在“C1uster”组中选择聚类类型：要进行变量聚类选择指定“Vanables”；要进行 观测量聚类指定“Cases”。 指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的 “Variable[s]：”矩形框中；将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。 如果不使用系统默认值，或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项，则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。 1．确定聚类方法 在主对话框中，点击“Methed”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框，即 “Hie rachical Cluster Analysis：Method”。 在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法，即标准化数值的方法和对测度的转换方法。 （1）聚类方法选择 “C1uster Method：”表中列出可以选择的聚类方法： Between-groups linkage组内连接 Within-groups linkage组内连接 Nearest neighbor最近邻法 Furthest neighbor最远邻法
聚类分析 聚类分析是研究“物以类聚”的一种多元统计方法。国内有人称它为群分析、点群分析、簇群分析等。 聚类分析的基本概念 聚类分析是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法,是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法。它把分类对象按一定规则分成若干类，这些类非事先给定的，而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中趋向于不相似。它职能是建立一种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。 聚类分析的基本思想是认为我们所研究的样本或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系）。于是根据一批样本的多个观测指标，具体找出一些彼此之间相似程度较大的样本（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本（或指标）又聚合为另一类，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，直到把所有样本（或指标）都聚合完毕，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。最后把整个分类系统画成一张谱系图，用它把所有样本（或指标）间的亲疏关系表示出来。这种方法是最常用的、最基本的一种，称为系统聚类分析。 聚类分析有两种：一种是对样本的分类，称为Q型，另一种是对变量（指标）的分类，称为R型。 聚类分析给人们提供了丰富多彩的方法进行分类，这些方法大致可以归纳为： （1）系统聚类法。首先将n个也样品看成n类（一个类包含一个样品），然后将性质最接近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再从中找出最接近的两类加以合并成了n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述并类过程画成一张图（称为聚类图）便可决定分多少类，每类各有什么样品。 （2）模糊聚类法。将模糊数学的思想观点用到聚类分析中产生的方法。该方法多用于定型变量的分类。 （3）K—均值法。K—均值法是一种非谱系聚类法，它是把样品聚集成k个类的集合。类的个数k可以预先给定或者在聚类过程中确定。该方法可用于比系
聚类分析方法 方法介绍 聚类分析 (Clauster Analysis) 数值分类法的一种，在社会应用中称类型学。 Robert Tryon于1939年提出的一种心理学研究方法。 目的:用数量关系对事物进行分类。 对于可以用某些数量描述的事物，采用样本间的距离来将性质接近的事物归为一类，从而达到对事物的分析和评价。 聚类分析作分类时各类群乃至类群数事先未知，而是根据数据的特征确定的，又称为无师可循的分类。 一般分为逐步聚类、系统聚类和其它方法。 16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量 数据示例 聚类分析(cluster analysis) 对于一个数据，人们既可以对变量(指标)进行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测值(事件、样品)来分类(相当于对数据中的行分类)。 比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩(或者综合考虑各科成绩)分类。 当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本身的规律来分类。 如何度量远近, 如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数学成绩，则只好按照数学成绩来分类;这些成绩在直线上形成100个点。这样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理成绩就形成二维平面上的100 个点，也可以按照距离远近来分类。 三维或者更高维的情况也是类似;只不过三维以上的图形无法直观地画出来而已。在饮料数据中，每种饮料都有四个变量值。这就是四维空间点的问题了。 如果以n个数值型变量(n维空间)来描述某一类事物，则一个事物就是n维空间中是一个点。 Y X Z 1>. . . . . . . . . . . . . .
基于聚类分析法的空气质量分析 摘要：本文利用聚类分析法研究深圳市各区的空气质量问题， 就主要污染物so2、no2、pm10、co和o3等进行分析，得到各污染物含量之间的关系，以及其相关性程度，从中找到污染程度相当的主要地区，结合其地理位置，从而判断其主要污染源，对同一类地区用相同的方法进行集中治理。 关键词：聚类分析空气质量集中治理污染源 based on clustering analysis of air quality analysis wang shuai (college of mechanical engineering, south east university, nanjing, 211189) abstract: this paper make use of cluster analysis method to study the district shenzhen city air quality problem, the main pollutant so2, no2 and pm10 readings - which were taken, co and o3 undertake an analysis, get the relationship between the content of each pollutant, and the correlation degree, find the main area is polluted, combined with its geographical position to judge the main pollution sources, to the same kind of area with the same method for centralized management. keywords: clustering analysis; air quality; centralized management; pollution sources; 中图分类号：q938.1+4文献标识码： a 文章编号：
聚类分析的方法 一、系统聚类法 系统聚类分析法就是利用一定的数学方法将样品或变量（所分析的项目）归并为若干不同的类别（以分类树形图表示），使得每一类别内的所有个体之间具有较密切的关系，而各类别之间的相互关系相对地比较疏远。系统聚类分析最后得到一个反映个体间亲疏关系的自然谱系，它比较客观地描述了分类对象的各个体之间的差异和联系。根据分类目的不同，系统聚类分析可分为两类：一类是对变量分类，称为R型分析；另一类是对样品分类，称为Q型分析。系统聚类分析法基本步骤如下（许志友，1988）。 （一）数据的正规化和标准化 由于监测时所得到的数值各变量之间相差较大，或因各变量所取的度量单位不同，使数值差别增大，如果不对原始数据进行变换处理，势必会突出监测数据中数值较大的一些变量的作用，而消弱数值较小的另一些变量的作用，克服这种弊病的办法是对原始数据正规化或标准化，得到的数据均与监测时所取的度量单位无关。 设原始监测数据为Xij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m；n为样品个数，m为变量个数)，正规化或标准化处理后的数据为Zij (i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m)。 1. 正规化计算公式如下： （7-32） （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m） 2. 标准化计算公式如下： （7-33） （i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m） 其中：
（二）数据分类尺度计算 为了对数据Zij进行分类，须对该数据进一步处理，以便从中确定出分类的尺度，下列出分类尺度计算的四种方法。 1.相关系数R 两两变量间简单相关系数定义为： （7-34） （i，j＝1，2，…，m） 其中 一般用于变量的分类（R型）。有一1≤≤1且愈接近1时，则此两变量愈亲近， 愈接近-1，则关系愈疏远。 2.相似系数 相似系数的意义是，把每个样品看做m维空间中的一个向量，n个样品相当于m维空间中的n个向量。第i个样品与第j个样品之间的相似系数是用两个向量之间的夹角余弦来定义，即：
一个基于聚类分析的典型过程路径发现方法 Shunuan Liu & Zhenming Zhang & Xitian Tian 摘要：典型过程路径实是编制过程路径的一个样本。它是一类编制知识的过程。为了在编制数据库的过程中从计算机半自动过程编制中（CAPP）发现典型过程路径,在数据库中知识发现被应用.数据选择过程,剔除过程和转换过程都被用于数据优化过程.聚类分析被采用于挖掘典型过程路径的运算法则.描述此过程路径的数学模型通过数据矩阵建立.在过程路径的聚类中有三类相似性:操作间的相似性用基于操作编码的的曼哈顿距离来度量;过程路径间相似性用欧氏距离来计算并表示成一个相异度矩阵;过程路径串间的相似性由基于相异度矩阵的平均距离来估计．那么,过程路径串最后通过会凝聚的分等级的聚类方法被合并.并且过程路径的聚类结果由过程路径的聚类粒度决定.这个方法已经被成功用来发现某一类轴套的典型过程路径. 关键词:计算机半自动编制过程典型过程路径聚类分析数据库里的知识发现 1．引言 过程编制是把一个设计规范集转换成一个用来描述如何加工一个零件科技说明书集的任务。因此，它是产品设计与制造间的基本连接。过程路径编制是编制科技说明的逻辑顺序的一个任务，考虑诸如几何形状，技术必备，经济要素，生产力和实际生产环境的约束。从而过程路径编制依赖于过程编制者拥有的知识和经验。过程知识是通过过程编制实践自身理解和经验的积累。它能帮助过程编制者完成编制任务并避免重复智力劳动。并且，随着产品复杂程度的增加，过程复杂程度也增加。过程知识的再使用变得越来越重要以确保过程编制的质量和有效性。制造型企业迫切地需要过程知识以使他们自己适应市场竞争。 1960s,计算机半自动过程编制（CAPP）开始被研究以减少过程编制者的劳动。已有大量在智能化CAPP 上的预先研究。人工智能技术诸如专家体系，基于推论的规则，神经网络，和黑板方法通常被应用。不管什么被应用，知识在智能化的CAPP是不可缺少的。它已经成为CAPP向智能化发展的一个瓶颈。 如何获得大量有效的知识是智能化CAPP和企业的关键。过程知识主要来源于指南和书本，相关的数据，专家和科技文件。来自专家和科技文件的只是被深深的植入到个体，产品和公司的关系在[4]中有描述。通常很难发现正确的到处方法。 现在，中国所有当前的CAPP系统有通过计算机逼近科技程序的功能。纸制的科技程序在大的制造型企业中被电子表格代替。因为CAPP更深的应用，大量的过程数据被累积在企业的数据库中以至编者者的职能和经验被隐藏了。过程数据库成为过程知识的新来源。此外，过程数据库有普遍数据结构的有利条件。用这个方式来发现和构造过程知识是非常有利的，它可以被用于只能计算工具。 数据库中的知识发现是在数据库里挖掘知识的智能工具。它已经被应用于制造业，例如在制造业数据中发现有用的和可理解的模式[5]，在设计和制造业的知识库中发现学问[6]。少数研究者努力把它应用到过程知识的获得上。Gao Wei [7]讨论了帮助导向的过程知识库的组成和应用的KDD知识获得方法。概要地引进几个可用的方法以自动获得过程知识。但并没有详细说明如何运用这些方法来获得具体知识如在过程编制中的决定规则和典型过程编制实例的。数据库中的过程知识发现有很多优势。它使维持，管理和扩展知识变得容易。而且，它能促进过程编制的标准化。这篇文章提出运用KDD在过程数据库中获得典型过程路径的方法。基于聚类分析的典型过程路径发现被着重论述。 2．典型过程路径发现理论 典型过程路径发现主要采用聚类分析把过程路径聚集成组。然后，同一组里的各零件的共同特征通过分析这些部分的过程路径而被了解。最后，包含个部分特征的典型过程路径被存储到知识库中。过程路径能够被查询和再使用通过匹配包含在典型过程路径中的特征。 2．1典型过程路径发现的步骤 典型过程路径发现被划在图1。最优化的过程路径应该根据过程类型，零件类型和过程路径长度来大致分类。过程类型包括技工加工过程，装配过程和专门的过程等。零件类型包括轴套，轮盘，盒子，包装等。它是根据零件外形的特征来分类的。过程路径长度是过程路径中操作的数目。它是不确定的，用K表示，K∈{正整数}，K可以定义为1≤K≤5，3≤K≤8，5≤K≤12，10≤K≤15等。然后，相
5.2酿酒葡萄的等级划分 5.2.1葡萄酒的质量分类 由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。 通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。 在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。为此我们需要进一步细化等级。为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。 通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：
考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。 5.2.2建立模型 在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P 维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。面对现在的问题，我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。现在我们将用SAS 系统里面的stepdisc 和cluster 过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。 建立数据阵，具体数学表示为： 1111...............m n nm X X X X X ????=?????? （5.2.1） 式中，行向量1(,...,)i i im X x x =表示第i 个样品； 列向量1(,...,)'j j nj X x x =’，表示第j 项指标。(i=1,2,…,n;j=1,2,…m) 接下来我们将要对数据进行变化，以便于我们比较和消除纲量。在此我们用了使用最广范的方法，ward 最小方差法。其中用到了类间距离来进行比较，定义为： 2||||/(1/1/)kl k l k l D X X n n =-+ （5.2.2） Ward 方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。 系统聚类数的确定。在聚类分析中，系统聚类最终得到的一个聚类树，如何确定类的个数，这是一个十分困难但又必须解决的问题；因为分类本身就没有一定标准，人们可以从不同的角度给出不同的分类。在实际应用中常使用下面几种
刘向民物流工程 S11085240007 聚类分析方法应用举例 多元统计，是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科。多元统计所包括的内容很多.但在实际统计分析中，聚类分析是应用最广泛的方法之一。聚类分析(cluste:Analysis)，是研究分类问题的一种多元统计分析方法社会经济统计的分类问题，过去在传统方法上，主要是结合一定的专业知识进行定性分类处理。由于定性分类主要是靠经验完成，因而其结论难免带有较多的主观性和随意性，故不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系。而聚类分析能带来定量上的分析可以解决这个问题，下面通过一些实例来描述聚类分析方法在应用上的体现； 1 基于聚类分析的安徽省物流需求研究 选取了分行业统计的年产值类指标构建物流需求指标体系（X组），具体指标包括：农业总产值（万元）（X1）、工业总产值（亿元）（X2）、建筑业总产值（万元）（X3）、社会消费零售总额（万元）（X4）、亿元商品市场成交额（万元）（X5）、进出口总额（万美元）（X6）。该指标体系通过农业、工业、建筑业、批发业、零售业及国际贸易的发生额较全面地反映了地区的物流需求情况。 2 研究方法 分类问题一般的解决法是聚类分析或者因子分析基础上的聚类分析。由于本文最终期望得安徽省地级市物流需求分类情况，无需了解各个指标体系的内在系统结构，故选择聚类分析方法更简明。进行聚类分析时，本文采用的是基于样本聚类的Q型系统聚类方法。 3研究过程和结果 3.1地区物流需求指标的聚类分析 由分析软件输出的聚类过程统计量如表1所示。可以看出，伪F统计量在归为4类及7类
时较大，说明归为4类及7类时较好；伪T2统计量在1类、2类、3类时较大，由于伪T2大说明上一次归类效果较好，所以归为4类、3类、2类效果较好。而R2的值在由4类归为3类、由3类归为2类以及由2类归为1类时都有较大的减小，说明归类为2类、3类和4类都是比较好的。半偏R2统计量的值越大，则上一步聚类效果更好，所以归为4类、3 类、2类效果都较好。综合考虑四个统计量的值，并考虑分类的实用性，本文认为归为4类比较合适。聚类图见图1。 由软件分析得的聚类过程得到每一类的各个指标的平均值如表2所示。可以看出，四类地区的区分明显，各种产值指标依次递减。依据四类地区物流需求情况可将安徽省的17个地级市分为物流需求旺盛的省会经济圈、需求较大的马铜芜地区；物流需求量小的两淮和皖南山物流需求量小的两淮和皖南山区以及物流需求较小的第三类地区。
各地区各行业工资水平的分析(2009年数据) 小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍 1.研究背景及意义 1.1 研究背景 工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。 1.2 研究意义 1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。 2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。 2.数据来源与描述 2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》 （URL：https://www.doczj.com/doc/667605954.html,/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###） 主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司 出版社：中国统计出版社 简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。 2.2 数据描述 本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。
图-0 3.分析方法及原理 3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高 描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。 在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。 3.2 通过聚类分析方法，判断哪些地区平均工资水平较高 聚类分析是依据研究对象的个体特征，对其进行分类的方法，分类在经济、管理、社会学、医学等领域，都有广泛的应用。聚类分析能够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。类内部个体特征之间具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。 在本案例中，我们将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-均值法（快速聚类法）。 3.2.1系统聚类法 系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。重复这一过程，直到将所有的样本（或指标）合并为一类。 系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。 在本例中进行的是Q型聚类。 类与类之间距离的计算方法主要有以下几种： （1）最短距离法（Nearest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最小值； （2）最长距离法（Farthest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最大值； （3）组间联接法（Between-groups Linkage），是指两类之间个体之间距离的平均值；
第一章Microarray 介绍 1.1 生物信息处理 基于对生物体“硬件”和“软件”的认识 ,提出暂时地撇开生物的物理属性 ,着重研究其信息属性 ,从而进入到生物信息处理 (关于生命硬件的信息和软件的信息 ,即生理信息和生命信息 )的一个分支 ,生物信息学。于是 ,为揭开生命之秘、揭示与生命现象相关的复杂系统的运作机制打开一条新的途径。 什么是生物信息处理 生物信息处理的英文是Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ。 1994年初 ,诺贝尔医学奖获得者美国教授Ｍ·罗德贝尔发表一篇评论 ,题为《生物信息处理 :评估环境卫生的新方法》。他认为生物信息处理是在基因数据库基础上 ,计算机驱动的能快速获得表达基因部分序列的方法。通过ＭＥＤＬＩＮＥ数据库 ,可以查阅到很多与生物信息处理 (Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ)有关的记录，其中ＪＦＡｉｔｏｎ认为生物信息处理是基于计算机的数据库和信息服务;ＲＰＭｕｒｒａｙ认为生物信息处理包括两方面：第一是大量现存数据的自动化处理 ,第二是新的信息资源的生成；ＤＢｅｎｔｏｎ在题为《生物信息处理———一个新的多学科工具的原理和潜力》的文章中说 ,生物信息处理的材料是生物学数据 ,其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。近年来 ,生物学数据在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求。
SPSS软件操作实例——某移动公司客户细分模型 数据准备：数据来源于telco.sav，如图1所示，Customer_ID表示客户编号，Peak_mins表示工作日上班时期电话时长，OffPeak_mins表示工作日下班时期电话时长等。 图1 telco.sav数据 分析目的：对移动手机用户进行细分，了解不同用户群体的消费习惯，以更好的对其进行定制性的业务推销，所以需要运用聚类分析。 操作步骤： 1，从菜单中选择【文件】——【打开】——【数据】，在打开数据窗口中选择数据位置以及文件类型，将数据telco.sav导入SPSS软件中，如图2所示。 图2 打开数据菜单选项 2，从菜单中选择【分析】——【描述统计】——【描述】，然后在描述性窗口中，将需要标准化的变量选到右边的“变量列表”，勾选“将标准化得分另存为变量”，点确定，如图3所示。
图3 数据标准化 3，从菜单中选择【分析】——【分类】——【K-均值聚类】，在K-均值聚类分析窗口中将标准化之后的结果选入右边“变量列表”，客户编号选入“个案标记依据”，聚类数改为5。点击迭代按钮，在迭代窗口将最大迭代次数改为100，点击继续。点击保存按钮，在保存窗口勾选“聚类成员”、“与聚类中心的距离”，点击继续。点击选项按钮，在选项窗口勾选“ANOV A表”、“每个个案的聚类信息”，点击继续。点击确定按钮，运行聚类分析，如图4所示。 图4 聚类分析操作
由最终聚类中心表可得最终分成的5个类它们各自的均值。 第一类：依据总通话时间长，上班通话时间长，国际通话时间长等特征，将第一类命名为高端商用客户。 第二类：依据其在各项指标中均较低，将第二类命名为不常使用客户。 第三类：依据总通话和上班通话时间居中等特征，将第三类命名为中端商用客户。第四类：依据下班通话时间最长等特征，将第四类命名为日常客户。 第五类：依据平均每次通话时间最长等特征，将第五类命名为长聊客户。 由ANOVA表可根据F值大小近似得到哪些变量对聚类有贡献，本例题中重要程度排序为：总通话时长>工作日上班时期电话时长>工作日下班时期电话时
基于聚类分析法的畅销手机分析 【摘要】本文在对2013年畅销手机进行调查统计的基础上，运用聚类的方法，选取了价格、CPU频率、屏幕尺寸、RAM、摄像头像素等指标对所选热门手机进行分类分析。从而了解如今消费者对手机的需求趋势，给予手机制造商在手机开发上的参考。 【关键词】手机；聚类分析；消费趋势 如今的手机市场已经被苹果公司和三星公司分割了大半江山，然而于国内，也有小米、华为等手机厂家迅速崛起。这些手机为何能博得消费者青睐？于国内来说，新加入的手机制造商们又该注意些什么？这些都问题都值得细细研究。用聚类分析将当下热门手机进行分类，可以清晰地看到其中消费者对手机的几大需求，预言接下来几年的手机发展趋势。 1、数据来源 本文的所有数据收集来自中关村在线，中关村在线是中国第一科技门户，是一家资讯覆盖全国并定位于销售促进型的IT互动门户，被认为是大中华区最具商业价值的IT专业门户。中关村在线是集产品数据、专业资讯、科技视频、互动行销为一体的复合型媒体，也是美国哥伦比亚广播集团互动媒体公司CBS Interactive在中国区的旗舰媒体，所以这些本文所采集的数据有很强的可靠性。 2、聚类分析 聚类分析关注于根据一些不同种类的度量构造一些相似的对象组成的群体。关键的思想去确定对分析目标有利的对象分类方法。在聚类分析前，首先把数据标准化为Z-分数，采用系统聚类（Hierachical Cluster）方法，用音差平方和法（Ward 法）计算欧几里得（Eudlidean）距离。聚类分析依据的基本原则是：直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，而将性质差别比较大的分在不同类。也就是说，同类事物之间的性质差异小，类与类之间的事物性质相差较大。其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值，Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值，dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。若dij越小，那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。性质接近的样品就可以划为一类。当确定了样品之间的距离之后，就要对样品进行分类。分类的方法很多，本节只介绍系统聚类法，它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。首先将n个样品每个自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并成一类，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。分类结果可以画成一张直观的聚类谱系图。 聚类分析主要有两种分析方法：第一种是k-均值聚类也叫快速聚类，先给予其一个分类数值n，并进一步确定n个点为聚类种子，即将这三个点作为n类中每一类的基石，然后根据和这三个点的距离远近，把所有点分成n类。再把这n
姓名:于一发学号：XXXX105XXXX2 班级：07信息聚类分析在现实中的应用 随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也越来越高，光凭经验和专业知识是不能确切分类的，往往需要定量和定性的分析结合起来去分类，于是工具逐渐被引进分类学中，形成了数值分类学。后来随着多元分析的引进，聚类分析逐渐从数值分类学中脱离出来形成一个相对独立的分支。 一、聚类分析的定义： 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS 等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 二、聚类分析的应用： 聚类分析师数据挖掘中一种常用的技术，在实践中可以多角度应用于市场分析，为市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考。主要介绍其在市场分析中的应用，并且我们从客户细分、实验市场选择、抽样方案设计、销售篇区确定、市场机会研究五个方面探讨聚类分析在市场分析中的具体应用。 （1）在客户细分中的应用： 消费同一种类的商品或服务时，不同的客户有不同的消费特点，通过研究这些特点，企业可以制定出不同的营销组合，从而获取最大的消费者剩余，这就是客户细分的主要目的。常用的客户分类方法主要有三类：经验描述法，由决策者根据经验对客户进行类别划分；传统统计法，根据客户属性特征的简单统计来划分客户类别；非传统统计方法，即基于人工智能技术的非数值方法。聚类分析法兼有后两类方法的特点，能够有效完成客户细分的过程。 例如，客户的购买动机一般由需要、认知、学习等内因和文化、社会、家庭、小群体、参考群体等外因共同决定。要按购买动机的不同来划分客户时，可以把前述因素作为分析变量，并将所有目标客户每一个分析变量的指标值量化出来，再运用聚类分析法进行分类。在指标值量化时如果遇到一些定性的指标值，可以用一些定性数据定量化的方法加以转化，如模糊评价法等。除此之外，可以将客户满意度水平和重复购买机会大小作为属性进行分类；还可以在区分客户之间差异性的问题上纳入一套新的分类法，将客户的差异性变量划分为五类：产品利益、
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。基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行聚类。 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表3.4.1给出。（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 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，则相似性越小，所以距离是系统聚类分析的依据和基础。 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行计算、对比，选择一种较为合适的距离进行聚类。
例：表3.4.2给出了某地区九个农业区的七项指标，它们经过极差标准化处理后，如表3.4.3所示。 对于表3.4.3中的数据，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：
3. 直接聚类法 直接聚类法是根据距离矩阵的结构一次并类得到结果。 ▲ 基本步骤： ①把各个分类对象单独视为一类； ②根据距离最小的原则，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，则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，则把这两类并为一类；每一次归并，都划去该对象所在的列与列序相同的行；④那么，经过m-1次就可以把全部分类对象归为一类，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]（点击打开新窗口，显示该内容） 例：已知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：
一个用R语言进行聚类分析的例子 2013 年4 月21 日 By student 在网上（https://www.doczj.com/doc/667605954.html,/ ）找到了一个用R语言进行聚类分析的例子, 在整个例子中做了一些中文解释说明. 数据集用的是iris 第一步：对数据集进行初步统计分析 #检查数据的维度 > dim(iris) [1] 150 5 #显示数据集中的列名 > names(iris) [1] “Sepal.Length” “Sepal.Width” “Petal.Length” “Petal.Width” “Species” #显示数据集的内部结构 > str(iris) …data.frame?: 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 … $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 … $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 … $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 … $ Species : Factor w/ 3 levels “setosa”,”versicolor”,..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … #显示数据集的属性 > attributes(iris) $names –就是数据集的列名 [1] “Sepal.Length” “Sepal.Width” “Petal.Length” “Petal.Width” “Species” $https://www.doczj.com/doc/667605954.html,s –个人理解就是每行数据的标号 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 [21] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 [41] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 [61] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 [81] 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 [101] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 [121] 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 [141] 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 $class –表示类别 [1] “data.frame”
课程设计：应用元统计分析浅析“985工程”高校 学院：理学院 专业：统计学 ：启哲 学号：1031040238 指导老师：闫霏霏 摘要：改革开放30多年来，随着我国“科教兴国”和“人才强国”战略的深入实施，科技
进步和技术创新已成为经济与社会发展的第一推动力。实施“985”工程，是中国政府推进高等教育发展，促进高等教育与经济社会发展相适应的一项重要措施。研究它有利于推动我国高校的发展，这里我们运用聚类分析的方法，从我国高校的“人才培养”和“科学研究”两大职能入手，对“985工程”高校进行分类评价，为高校良性竞争并提升办学水平和社会影响力，以及这些国家一流高校以后的发展提供一些力所能及的参考 关键词：聚类分析统计高校排名 1 引言
“985工程”是我国政府为建设若干所世界一流大学和一批国际知名的高水平研究型大学而实施的高等教育建设工程。“985工程优势学科创新平台项目”是以国家和行业发展急需的重点领域和重大需求为导向，围绕国家科技发展战略和学科前沿，加大学科结构调整力度，促进学科交叉，大力提高建设学科的科技创新能力和解决制约经济社会发展重大瓶颈问题的能力而开始进行的国家级教育建设工程。 “985”高校如下： “985”一期学校（34所） 清华大学大学中国科技大学大学复旦大学交通大学交通大学大学工业大学南开大 学天津大学东南大学华中科技大学大学大学大学大学中国海洋大学中南大学大学理工大学理工大学航空航天大学大学电子科技大学大学华南理工大学大学大学东 北大学西北工业大学同济大学师大学中国人民大学 “985”二期学校（4所） 中国农业大学国防科技大学中央民族大学西北农林科技大学 本次评价从高校的“人才培养和科学研究”两大职能入手，以“衡量高校科学与人才的贡献能力”为评价目标，对我国高校的进行综合选优排序。排名选用二级评价指标体系，一级指标由“人才培养”、“科学研究”和“综合声誉”三个指标构成。二级指标由科研基地、科研项目、科研成果、培养基地、师资队伍、杰出校友和综合声誉构成。通过建立统计分析的数学模型，给出了度量、评测“ 985 工程”大学的客观标准，从一个新的角度，就客观、定量地研究“ 985 工程”大学进行了探索，为学校以后的发展提供一些力所能及的参考。 2 样本数据的选取 2.1 各级评价指标的涵 （1）“杰出校友”是指高校毕业生中杰出的政治家、企业家和科学家等。数据来源为《21世纪人才报》，中国校友会网等。 （2）“师资水平”由中国科学院院士和中国工程院院士、国外院士、杰出人文社会科学家、国家教学名师、国家级教学团队、长江学者及创新团队带头人和国家自然科学杰出青年基金获得者等组成。 （3）“培养基地”由“高校学科创新引智基地(111计划)”、国家一级重点学科、国家二级重点学科、国家重点培育学科、博士后流动站、二级学科博士点、二级学科硕士点和高等学校特色专业建设点等组成。 （4）“科研成果”包括“国家级奖励成果”、“中国专利奖”和“Nature&Science论文”。 （5）“科研基地”包括知识生产基地、技术创新与成果转化基地。由国家实验室、国家重点实验室、国防重点实验室、国家工程研究中心、国家工程实验室、国家工程技术研究中心等组成。