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![毕业设计(论文)-基于k-means算法的平面点集聚类系统[管理资料]](https://img.taocdn.com/s1/m/06dadde8964bcf84b8d57b82.png)
NTSYS软件进行聚类分析——UPGMA实例第一部分说明文档Cluster analysis 聚合分析NTSYSpc最常见的使用是对某些相似或相异矩阵进行各种聚类分析。
以下是一个批处理例子；首先，标准化数据矩阵，其次，计算各列之间的距离系数，第三，采用单链路聚类方法，第四，计算表面值（超度量）矩阵和相关系数，第五，以散点图形式显示结果并同时输出距离矩阵。
" Standardize the variables*stand o=data.nts r=sdata.nts" Compute a distance matrix*simint o=sdata.nts r=dist.nts c=dist" Do a single-link cluster analysis of the distance matrix*sahn o=dist.nts r=tree.nts cm=single" Compute cophenetic values*coph o=tree.nts r=coph.nts" Compute the cophenetic correlation*mxcomp x=coph.nts y=dist.nts" Display phenogram*tree o=tree.nts" Display distance matrix*output o=dist.nts第二部分实例解析如果你的数据集包含量纲不一致的变量，则必须要先经过标准化处理，可以用STAND 组件完成。
如下图指明了标准化窗口。
Test.nts文件将被按行(意味着行为变量)标准化，并输出标准化文件名为teststand.nts。
如果你的变量量纲一致(如，基因序列)或者是定性数据则不需要标准化处理。
输出结果如下（5个变量的简单统计）下一步，相似或非相似矩阵数据集必须要在标准化后的数据集上构建，用来衡量各OTUS（列）两两之间的相似/非相似程度。
banner学习者请关注这里：实例系列教程问题：spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。
整个操作怎么进行。
需要基本思路。
_问题描述：具体操作步骤，以前从未接触过，请高手指导，十分感谢答案1：： excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by；选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击ok即可。
答案2：： 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“Hierachical Cluster Analysis：Method”。
数据挖掘中的软计算方法及应用综述1在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。
许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。
数据存储量的增长速度是惊人的。
大量的、未加工的数据很难直接产生效益。
这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。
在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。
一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。
随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。
没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。
所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。
数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。
包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
整个过程中支持人机交互的模式[3]。
数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。
这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。
数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信,并有很好的表现。
软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。
软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。
通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。
它是创建计算智能系统的有效工具。
软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。
2数据挖掘中的软计算方法目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。
软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。
MATLAB统计工具箱在聚类分析中的应用MATLAB统计工具箱提供给人们一个强有力的统计分析工具，是目前国际上流行的科学计算软件，具有强大的矩阵计算和数据可视化能力，可实现数据计算、图形处理、自动处理和信息处理等多种功能；同时，随着经济社会的飞速发展，大数据时代已经悄然来临，海量的数据分类、处理工作显得尤为繁杂，而聚类分析在解决这一繁杂工作的过程中起着不可替代的作用。
那么采取何种办法对样本点进行聚类，才能使得大量的样本按照各自特性进行合理分类，也是一个值得探究的问题。
在MATLAB统计工具箱中提供了许多聚类分析工具，k-means 聚类就是其中一种，也叫k均值聚类，本文主要探讨k-means聚类方法，并将其运用于实例分析。
1.1 问题背景聚类分析（Cluster Analysis），是将一组研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术，又称群分析或分类分析，通俗易懂的来说，它是根据“物以类聚”的道理，对某些指标或样品进行分类的一种多元统计分析方法。
也就是说，它们以大量的样品为讨论对象，在没有任何模式依循或可供参考的条件下，要求能够合理地按照各自的特性或属性来进行合理的分类，是在没有先验知识的情况下进行的。
也就是说聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的，是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以在同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
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。
当今社会正处于大数据时代，在商业方面，聚类分析是细分市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场、选择实验的市场，并作为多元分析的预处理;在经济领域，其可以帮助市场分析人员从客户数据库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同客户群的特征；对住宅区进行聚类，确定自动提款机ATM的安放位置；对股票市场板块分析，找出最具活力的板块龙头股；还可用于企业信用等级分类等方面。
R语言的特性及其在数学建模中的应用探究【摘要】R语言是一种强大的数据分析和统计建模工具，具有丰富的功能和灵活的应用方式。
本文探讨了R语言的基本特性，包括其代码简洁易读、扩展性强等优点，并详细介绍了R语言在统计分析、机器学习、数据可视化以及数学建模中的应用。
通过对这些应用的讨论，我们可以了解到R语言在数学建模领域中的重要性和广泛应用前景。
结合其强大的特性和灵活的应用方式，R语言不仅是数学建模中的理想选择，而且将在未来的数学建模研究中发挥越来越重要的作用。
我们可以得出结论：R语言是数学建模中不可或缺的工具，其特性使其在数学建模中有着广泛的应用前景。
【关键词】R语言, 数学建模, 特性, 统计分析, 机器学习, 数据可视化, 应用, 前景, 理想选择1. 引言1.1 R语言的特性及其在数学建模中的应用探究R语言是一种免费且开源的编程语言，主要用于统计分析、数据可视化以及机器学习。
它有着丰富的数据处理和图形绘制功能，可以帮助用户更轻松地进行数据分析和建模工作。
在数学建模领域，R语言也发挥着重要的作用。
R语言具有高度的灵活性和可扩展性，用户可以编写自定义函数和包来解决特定的建模问题。
这使得R语言成为了数学建模中的理想选择，可以根据具体需求进行定制化的建模分析。
R语言在统计分析中有着丰富的库和函数支持，可以进行各种统计推断、假设检验、回归分析等。
这些功能使得R语言在数学建模中可以进行更深入的数据分析和模型构建。
R语言还广泛应用于机器学习领域，包括分类、聚类、回归等机器学习算法。
这些算法的实现都可以在R语言中找到对应的库，帮助用户快速构建并训练模型。
R语言在数学建模中有着广泛的应用前景，其强大的特性和丰富的库函数使其成为了科学家和研究人员们的得力助手。
在未来，随着数学建模的发展和需求的增加，R语言无疑会继续发挥重要的作用。
2. 正文2.1 R语言的基本特性R语言是一种免费的统计计算软件，被广泛用于数据分析、统计建模、机器学习和数据可视化等领域。
如何使用MATLAB进行数据聚类与分类引言：在数据科学和机器学习领域，数据聚类和分类是非常常见和重要的任务。
聚类可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，而分类则可以将数据分为不同的类别或标签。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数来进行数据聚类和分类的分析。
本文将介绍如何使用MATLAB进行数据聚类和分类的方法和技巧。
一、数据准备与导入在开始使用MATLAB进行数据聚类和分类之前，首先需要准备好数据，并将其导入MATLAB环境中。
MATLAB支持多种数据格式的导入，如文本文件、Excel文件、数据库等。
根据数据的具体格式，我们可以使用不同的函数进行导入，如`importdata`、`xlsread`等。
在导入数据之后，我们可以使用MATLAB的数据处理工具对数据进行清洗、预处理和特征提取等操作，以便后续的聚类和分类分析。
二、数据聚类数据聚类是将数据根据其相似性进行分组的过程。
聚类算法有很多种，如K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
在MATLAB中，我们可以使用`kmeans`函数来使用K均值聚类算法。
该函数的使用方法如下：```matlab[idx, C] = kmeans(data, k);```其中，`data`是要进行聚类分析的数据，`k`是指定的聚类数目，`idx`是每个样本所属的聚类类别，`C`是聚类中心点的坐标。
通过`kmeans`函数，我们可以获得样本的聚类结果，并通过可视化的方式展示出来。
除了K均值聚类算法，MATLAB还提供了其他的聚类算法函数，如`linkage`、`dbscan`等。
通过调用这些函数，我们可以根据具体的需求选择合适的聚类算法来分析数据。
三、数据分类数据分类是根据已有的标签或类别对数据进行分组和分类的过程。
分类算法有很多种，如K最近邻算法、支持向量机、决策树等。
在MATLAB中，我们可以使用`fitcknn`函数来使用K最近邻算法进行数据分类。
软计算在数据聚类技术中的应用
摘要：软计算是一个新的研究领域,在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好性能。
简单地介绍了软计算方法目前的研究状况，阐述了算法的基本原理和特性及其在聚类技术中的应用。
关键词：软计算聚类算法进化计算神经网络模糊逻辑
中图分类号：tm714 文献标识码：a 文章编号：
1007-9416(2012)02-0146-02
1、引言
数据挖掘技术历经十几年的发展，各种算法不断涌现，多学科间交叉，其中包括数理统计、人工智能、机器学习等，这些算法已经成功地运用于数据挖掘，解决了很多的实际问题。
近年来，人们对软计算理论进行了广泛地研究，特别是将这些算法运用于数据挖掘，解决了许多传统聚类算法无能为力的聚类问题，为聚类算法的研究开辟了新领域。
本文将介绍软计算[1]中比较典型的几种技术在数据聚类中的应用。
2、传统聚类分析算法简介
聚类分析是数据挖掘的重要技术之一。
聚类就是把相似度最大的样本归为一类的过程。
在这个过程中，数据是被无监督训练来处理的。
从现有的文献中可以知道很多种类的数据聚类算法，这些方法正广范应用于数据聚类技术中，对信息的处理起到了巨大的作用，但也存在着不足[2]。
这些算法在实现过程中，容易陷入局部最优，
而得不到全局最优解。
随着所处理数据的不断变化它们的缺点和不足就会表现出来。
人们想出了很多的策略对这些经典的聚类算法进行改进，得到了很好的效果。
尽管这样，对于很多的聚类问题，传统的聚类算法也是束手无策的。
3、软计算简介
软计算[3]，也称为“计算智能”，是人工智能的重要组成部分，它是研究模拟人类的思维或生物的自适应、自组织能力，来实现计算技术智能性的一门新学科。
模糊逻辑的创始人l.a.zadeh提出了“软计算”的概念，并指出其关键技术和应用领域。
软计算促进了各种智能理论、模型和方法的综合集成研究，有利于解决更为复杂的问题。
进化计算、人工神经网络和模糊逻辑这三项技术已经成为了软计算的主要的支撑技术。
通常软计算得到的结果是近似最优的，例如进化计算用来进行最优解的搜索；人工神经网络用来对数据进行分类；模糊集用来处理不确定性的概念及其推理的过程。
与传统聚类方法相比，这些算法使系统的智能性更强，弥补了传统算法的一些不足。
4、数据挖掘中的软计算方法
4.1 进化计算
4.1.1 遗传算法
遗传算法[4]是软计算中的一种进化计算算法，基本思想是优胜劣汰为原则，用概率传递规则代替确定性的规则，对包含可能解的
群体反复使用遗传学的基本操作，不断生成新的群体，使种群不断进化，同时以全局的搜索技术搜索和优化群体中的最优个体，以求得满足要求的最优解。
遗传算法在组合优化问题、机器学习、人工生命等领域显示出了它的应用前景和潜力。
4.1.2 人工免疫系统
人工免疫系统[5]是进化计算的一种新型算法，基本思想是借鉴生物免疫系统各种原理和机制而产生的各种智能系统的统称。
它是一种自动识别、自我组织的自适应系统，由几个基本功能组成，有组织地分布于身体的各个部位。
免疫系统的主要功能是识别身体内的细胞（或分子），把这些细胞分为自体和非自体细胞，非自体细胞又被进一步地识别和分类，便于免疫系统以适当方式刺激身体地防御机制，杀死有害的非自体细胞，生物免疫系统的学习是不断的识别外部抗原和自己身体内部的自有细胞而演化地进行的。
聚类过程实质上就是免疫系统不断产生抗体，识别抗体，最后产生可以捕获抗原的最佳抗体的过程。
4.2 人工神经网络
人工神经网络是迅速发展起来的一个研究领域。
它是运用人类神经的运动机理，模拟人脑的思维，通过神经元间的相互作用来完成运算。
神经网络不仅具备了人类的某些思维特性，而且同时具备了强大的学习能力。
人工神经网络对数据挖掘的贡献主要是在规则的提取和自组织上，它对分类或决策分析是非常重要的。
基于神经网
络的聚类算法比较著名的方法有：竞争学习和自组织特性映射，这两种方法都涉及有竞争的神经元。
人工神经网络有很多的优良特性，适用范围很广，对于复杂问题有其独特的解决方案和处理过程。
人们对神经网路进行了大量的研究，目前有许多成熟的网络模型应用于实际中。
4.3 模糊逻辑方法
模糊逻辑[6]是一种应用最早的软计算方法，可以说它的发展导致了软计算理论的出现。
模糊逻辑理论研究在社会生活的各个领域均有广泛的应用。
目前，模糊技术被认为是另一种不同功能的数据聚类的方法。
模糊聚类是运用模糊理论对数据进行模糊划分的一种分析方法，基于这一概念人们提出了许多数据聚类算法。
4.4 混合方法
混合的方法是指以上技术的综合运用，这里特别强调各种技术相互协作。
软计算理论产生不是仅研究单项技术，主要是研究如何将这些技术集成起来。
例如模糊－神经结合了模糊逻辑和神经网络这两种方法，建立了模糊神经网络系统，它把神经网络的优点与模糊逻辑可以解决模型中不确定、模糊的知识特点结合了起来。
这种设计，使该系统具有了模糊推理、模糊决策等功能。
同时利用模糊聚类分析的特点，解决了模糊神经网路搜索时间长和易陷入局部最优的缺陷。
这些方法均体现出各种智能技术协同工作的优势。
通过大量的研究表明混合方法应用数据挖掘具有十分优良的特性。
5、算法总结
以上对一些常见的软计算方法运用于数据聚类的基本原理进行了阐述。
聚类问题实质上是一个线性整数规划问题，软计算方法在处理这类问题时，与传统方法相比，优势还是比较明显的。
它们具有各自的特点：(1)遗传算法可实现全局并行搜索，搜索空间大且不断优化，在求解大规模优化问题的全局最优解方面具有广泛的应用。
它对初始值不敏感和不易陷入局部最优解，在处理聚类问题时可保持良好的全局分布特性；(2)人工免疫系统理论还处于研究和发展阶段，具有很多的不稳定因素，与遗传算法具有相同之处，在获取全局最优结方面显示了优越性，算法实现相对简单；(3)由于神经网络的黑箱问题、收敛速度慢和学习训练时间很长等缺点，所以神经网络先前被认为不适合应用于数据挖掘，但它处理分类和决策问题是特别有效的；(4)模糊聚类方法被广泛使用，人们对其研究的时间也较长，它所得到的聚类结果较稳定，准确性较高。
随着各种智能技术的不断完善，软计算理论已经得到了迅速的发展。
这为数据聚类技术提供了许多有效的方法，也将不断地推动数据聚类技术向前发展。
参考文献
[1]l.a.zadeh. fuzzy logic, neural networks, and soft computing[j]. communications of the acm,1999,37:77-84. [2]朱明,数据挖掘[m].合肥:中国科学技术大学出版社,2002.
[3]张智星等.神经-模糊和软计算[m].西安:西安交通大学出版社,2000.
[4]湛燕,杨芳,王熙照.基于遗传算法学习聚类算法的中心个数[j].计算机工程与应用,2003,16:86-87.
[5]莫宏伟.人工免疫系统原理与应用[m].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2002.
[6]聂承启,聂伟强,彭云.数据挖掘中的模糊聚类分析[j].计算机工程与应用,2003,33:184-186.。
