聚类分析Word版

1聚类分析内涵1.1聚类分析定义聚类分析（Cluste.Analysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术.也叫分类分析(classificatio.analysis)或数值分类(numerica.taxonomy), 它是研究（样品或指标）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。

聚类分析有关变量类型:定类变量,定量(离散和连续)变量聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性, 不同类中的个体差异很大。

1.2聚类分析分类聚类分析的功能是建立一种分类方法, 它将一批样品或变量, 按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类.聚类分析的内容十分丰富, 按其聚类的方法可分为以下几种:(1)系统聚类法: 开始每个对象自成一类, 然后每次将最相似的两类合并, 合并后重新计算新类与其他类的距离或相近性测度. 这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止. 并类的过程可用一张谱系聚类图描述.(2)调优法(动态聚类法): 首先对n个对象初步分类, 然后根据分类的损失函数尽可能小的原则对其进行调整, 直到分类合理为止.(3)最优分割法(有序样品聚类法): 开始将所有样品看成一类, 然后根据某种最优准则将它们分割为二类、三类, 一直分割到所需的K类为止. 这种方法适用于有序样品的分类问题, 也称为有序样品的聚类法.(4)模糊聚类法: 利用模糊集理论来处理分类问题, 它对经济领域中具有模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果.(5)图论聚类法: 利用图论中最小支撑树的概念来处理分类问题, 创造了独具风格的方法.(6)聚类预报法：利用聚类方法处理预报问题, 在多元统计分析中, 可用来作预报的方法很多, 如回归分析和判别分析. 但对一些异常数据, 如气象中的灾害性天气的预报, 使用回归分析或判别分析处理的效果都不好, 而聚类预报弥补了这一不足, 这是一个值得重视的方法。

04聚类分析范文聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，用于将一组数据点根据它们的相似性分组到不同的类别中。

聚类分析可以帮助我们发现数据的内在结构和模式，并从中获得有关数据的洞察力。

聚类分析的目标是将数据点划分为不同的类别，使得同一类别内的数据点彼此相似，而不同类别之间的数据点之间有很大的不相似性。

聚类分析通常有两种方法：层次聚类和划分聚类。

层次聚类是一种从底层开始逐渐合并类别的方法。

该方法不需要事先确定类别的数量，而是根据数据点之间的相似性逐渐合并类别，形成一个类别的层次结构。

层次聚类可以通过聚合聚类或分裂聚类来实现。

聚合聚类是从每个数据点作为一个单独的类别开始，并将相似的类别逐渐合并。

分裂聚类则是从一个包含所有数据点的类别开始，然后逐渐分裂成更小的类别，直到每个数据点都是一个单独的类别。

划分聚类是一种将数据点划分为预定数量的类别的方法。

该方法需要事先确定类别的数量，并且试图将数据点分配到这些类别中。

划分聚类通常使用迭代算法来优化类别的划分。

最常用的划分聚类算法是K均值聚类。

K均值聚类从随机选择的K个聚类中心开始，然后迭代地将每个数据点分配到最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置，直到达到收敛。

聚类分析的应用广泛，可以用于许多领域。

在市场营销中，聚类分析可以帮助企业发现不同市场细分中的潜在客户群体，以制定有针对性的营销策略。

在医学领域，聚类分析可以帮助研究人员将患者分为不同的亚型，以便更好地理解疾病的发病机制并制订个性化的治疗方案。

在社交网络分析中，聚类分析可以帮助研究人员发现不同的社区结构，并研究信息传播的模式和机制。

然而，聚类分析也面临一些挑战和限制。

首先，聚类分析需要预先确定参数或类别的数量，这对于一些数据集可能是困难的。

其次，聚类结果的质量高度依赖于所选择的相似性度量和聚类算法的选择。

不同的相似性度量和聚类算法可能会得出不同的聚类结果。

此外，聚类分析是一种无监督学习方法，它不会给出有关类别之间差异的解释。

层次聚类分析算法的思考及实现一．概述对急剧增长的数据加以组织和从数据中学习有价值信息的需要,使得聚类成为一个非常活跃的研究领域。

不采用概括技术，人们很难从充斥着大量信息的数据库中发现知识。

基本的统计量（如均值、方差）或者直方图可以提供对于数据的初步感觉。

然而,聚类分析可以解释对象之间、特征之间以及对象和特征之间错综复杂的关系.它是数据挖掘中研究和应用的一个重要部分.聚类分析简单来讲就是将数据对象分组成多个类或簇,在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.聚类分析是无指导学习。

它与数据挖掘中的的分类不同，在分类模块中，对于目标数据库中存在哪些类这一信息我们是知道的，在那里要做的就是将每一条记录属于哪一类标记出来;与此相似但又不同的是,聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的纪录组成不同的类或者说“聚类"(cluster)并且使得在这种分类情况下,以某种度量为标准的相异度，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化.二．算法分析1．传统算法介绍聚类分析方法主要有以下几种：划分方法，层次方法,基于密度的方法,基于网格的方法和基于模型的方法。

本文主要讨论层次聚类方法.层次聚类方法是聚类分析的一个重要方法。

这种方法对给定的数据集合进行层次的分解,根据层次的分解如何形成，它又可分为凝聚法(也称自底向上方法）和分裂法（也称为从上向下方法)，而凝聚的层次聚类方法应用得更多，该方法采用自底向上的策略,首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。

资格广泛采用的簇间距离度量方法分别为：最小距离、最大距离、平均值的距离、平均距离.本文主要讨论层次聚类算法中的平均距离算法。

层次聚类算法基本思想及其分析：假定有N个对象被聚类，其距离矩阵大小为N*N，采用平均距离的凝聚层次聚类方法的基本过程如下：1）将每一个数据对象视为一类，每类仅一个对象,计算它们之间的最短距离D，类与类之间的距离就是她们所包含对象之间的距离,得到初始化距离矩阵；（或者初始化矩阵作为已知参数给出）2）将距离最近的两个类合并成一个新的类；3）重新计算所有类之间的距离;4）重复2和3步，知道所有类最后合并成一个类或者达到结束条件（该条件可人为指定）层次聚类算法每合并完一个类后，就必须重新计算合并后类之间的距离,也就是重新计算距离矩阵，对于有大量数据的数据库而言，该计算量是惊人的。