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第9章 聚类分析

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SPSS第09章聚类分析与判别分析

SPSS第09章聚类分析与判别分析

聚类分析是一种探索性的分析，在分类的 过程中，人们不必事先给出一个分类的标准， 聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。 聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同 的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类 分析，所得到的聚类数未必一致。因此我们说 聚类分析是一种探索性的分析方法。
对个案的聚类分析类似于判别分析，都是 将一些观察个案进行分类。聚类分析时，个案 所属的群组特点还未知。也就是说，在聚类分 析之前，研究者还不知道独立观察组可以分成 多少个类，类的特点也无所得知。
4．样本数据与小类、小类与小类之间的 亲疏程度测量方法
SPSS默认的变量为Var00001、Var00002 等，用户也可以根据自己的需要来命名变量。 SPSS变量的命名和一般的编程语言一样，有一 定的命名规则，具体内容如下。
变量的聚类分析类似于因素分析。两者都 可用于辨别变量的相关组别。不同在于，因素 分析在合并变量的时候，是同时考虑所有变量 之间的关系；而变量的聚类分析，则采用层次 式的判别方式，根据个别变量之间的亲疏程度 逐次进行聚类。
聚类分析的方法，主要有两种，一种是 “快速聚类分析方法”（K－Means Cluster Analy- sis），另一种是“层次聚类分析方法” （Hierarchical Cluster Analysis）。如果 观察值的个数多或文件非常庞大（通常观察值 在200个以上），则宜采用快速聚类分析方法。 因为观察值数目巨大，层次聚类分析的两种判 别图形会过于分散，不易解释。
本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求q次方根。计算公式为
2．连续变量的样本亲疏程度的其他测量方法
连续变量亲疏程度的度量，除了上面的各 种距离外，还可以计算其他统计指标。如 Pearson相关系数、Sosine相似度等。

本科数据挖掘课程设计

本科数据挖掘课程设计

本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。

2. 学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，并了解其适用场景和优缺点。

3. 掌握使用数据挖掘工具，如Weka、Python等，进行实际问题的数据分析和解决。

技能目标：1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘，独立完成简单的数据挖掘项目。

2. 培养学生的编程能力，使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。

3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目中有效地分工合作，共同解决问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。

2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地分析数据，避免盲目从众。

3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范，引导学生遵循社会主义核心价值观，尊重个人隐私，保护数据安全。

课程性质：本课程为本科阶段数据挖掘课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养其实际应用能力。

学生特点：学生具备一定的数学、编程和统计学基础，具有较强的学习能力和动手实践能力。

教学要求：注重理论与实践相结合，通过实际案例和项目驱动教学，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。

在此基础上，将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。

二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域，以及数据挖掘的主要任务，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。

2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法，以及如何处理缺失值、异常值等问题。

3. 关联规则挖掘：学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，以及其在商业、生物信息学等领域的应用。

第九章SPSS的聚类分析

第九章SPSS的聚类分析

第九章SPSS的聚类分析1.引言聚类分析是一种数据分析方法，用于将相似的对象划分到同一组中，同时将不相似的对象划分到不同的组中。

SPSS是一种常用的统计软件，提供了聚类分析的功能。

本章将介绍SPSS中的聚类分析方法及其应用。

2.数据准备在进行聚类分析之前，需要准备好待分析的数据。

数据应该是定量变量或者定性变量，可以包含多个变量。

如果存在缺失值，需要处理之后才能进行聚类分析。

3.SPSS中的聚类分析方法在SPSS中，聚类分析方法有两种：基于距离的聚类和基于密度的聚类。

基于距离的聚类方法将对象划分到不同的组中，使得组内的对象之间的距离最小，组间的对象之间的距离最大。

常见的基于距离的聚类方法包括单链接聚类、完全链接聚类和平均链接聚类。

基于密度的聚类方法则通过考虑对象周围的密度来划分对象所属的组。

在SPSS中，可以使用层次聚类和K均值聚类这两种方法进行聚类分析。

3.1层次聚类层次聚类又称为分级聚类，它将对象分为一个个的层级，直到每个对象都成为一个单独的组为止。

层次聚类分为两种方法：凝聚层次聚类和分化层次聚类。

凝聚层次聚类是从每个对象作为一个单独的组开始，然后根据对象之间的距离逐渐合并组，直到所有的对象都合并到一个组为止。

凝聚层次聚类的最终结果是一个层级的分组结构，可以根据需要确定分组的层数。

分化层次聚类是从所有的对象开始，然后根据对象之间的距离逐渐分离成不同的组，直到每个对象都成为一个单独的组为止。

在SPSS中，可以使用层次聚类方法进行聚类分析。

通过选择合适的距离度量和链接方法，可以得到不同的聚类结果。

3.2K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，通过计算对象之间的距离，将对象分为K个组。

K均值聚类的基本思想是：首先随机选择K个对象作为初始的聚类中心，然后将每个对象分配到离它最近的聚类中心，重新计算聚类中心的位置，直到对象不再发生变化为止。

K均值聚类的结果是每个对象所属的聚类，以及聚类的中心。

在SPSS中，可以使用K均值聚类方法进行聚类分析。

第九章聚类分析

第九章聚类分析
• 为定义个体间的距离应先将每个样本数据看成k维 空间的一个点，通常，点与点之间的距离越小，意 味着他们越“亲密”，越有可能聚成一类，点与点 之间的距离越大，意味着他们越“疏远”，越有可 能分别属于不同的类。
• 例：下表是同一批客户对经常光顾的五座商场在购物环境和
服务质量两方面的平均得分，现希望根据这批数据将五座商
7、如果参与聚类分析的变量存在数量级上的差异， 应在Transform Values框中的Standardize选项 中选择消除数量级差的方法。并指定处理是针对变 量的还是针对样本的。By variable表示针对变量， 适于 Q 型聚类分析；By case 表示针对样本，适 于R型聚类分析。
8、单击Statistics按钮指定输出哪些统计量
R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量聚集在 一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量中选择 少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个 数，达到变量降维的目的。
凝聚方式聚类：其过程是，首先，每个个体自成一类； 然后，按照某种方法度量所有个体间的亲疏程度，并将 其中最“亲密”的个体聚成一小类，形成n-1个类；接下 来，再次度量剩余个体和小类间的亲疏程度，并将当前 最亲密的个体或小类再聚到一类；重复上述过程，直到 所有个体聚成一个大类为止。可见，这种聚类方式对n个 个体通过n-1步可凝聚成一大类。
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） 切比雪夫（Chebychev）距离
max xi yi max( 7366 , 6864 )
Block距离
k
xi yi 73 66 68 64 i1
2、计数变量个体间距离的计算方式
卡方（Chi-Square measure）距离 Phi方（Phi-Square measure）距离

第八章-聚类分析

第八章-聚类分析
48
非恒定的相似度
➢ 如果一个二值变量的两个取值的重要性不同等重要，则该
二元变量就是不对称的。
▪ 如一个疾病disease的测试结果positive或negative，显然这两 个测试结果的重要性是不一样的：
➢ 通常将比较重要的输出结果，编码为1；而将另一结果编码 为0.
➢ 基于这样的二元变量的相似度被称为非恒定的相似度.
7
7.1 什么是聚类分析
聚类(Clustering)：
根据“物以类聚”的道理，对样品和指标进行分类的一种 多元统计分析方法； 聚类分析中“类”的特征：
➢ 聚类所说的类不是事先给定的，而是根据数据的相 似性和距离来划分；
➢ 聚类的数目和结构都没有事先假定。
9
聚类准则对聚类结果的影响
羊,狗,猫, 鲨鱼
蜥蜴,蛇, 麻雀，海鸥, 金鱼,青蛙
金鱼, 鲨鱼
羊,狗,猫,蜥蜴, 蛇,麻雀，海鸥, 青蛙
(a)繁衍后代的方式
羊,狗,猫,
金鱼,
蜥蜴,蛇,麻雀， 鲨鱼
海鸥,
青蛙
(c) 生存环境
(b) 肺的存在
蜥蜴,蛇,麻 雀，海鸥, 青蛙
金鱼
羊,狗, 猫,
鲨鱼
(d)繁衍后代的方式和是否存在肺
距离测度对聚类结果的影响
年龄 收入 家庭人口数
甲
30
3000
1
乙
40
3200
3
d ( 3 4 0 )2 0 ( 30 30 ) 2 2 0 ( 1 0 3 )2 0
示例：
另外，明氏距离的数值与指标的量纲有关。如，二维样本 （身高、体重），有三个样本：
a(180,50); b(190,50); c(180,60) 则a与b之间的明氏距离（欧氏距离、切比雪夫距离）等 于a与c之间的距离 ❖但问题是，身高的10cm真的等价于体重的10kg吗？ ❖因此，明氏距离无法消除量纲的影响，在衡量这类样本 的相似度时容易出现问题。

第九章SPSS的聚类分析

第九章SPSS的聚类分析

第九章SPSS的聚类分析聚类分析是一种将相似个体或对象归类到同一组中的统计方法，它通过测量个体或对象之间的相似性或距离来确定聚类的结构。

聚类分析在许多领域中都有广泛的应用，如市场分析、社会科学研究和生物学等。

在SPSS中进行聚类分析可以帮助研究人员和分析师更好地理解数据的结构和模式。

SPSS的聚类分析功能位于“分析”菜单下的“分类”子菜单中。

在打开聚类分析对话框后，用户需要选择聚类变量，并可以设置合适的聚类方法和距离度量。

可以使用的聚类方法包括层次聚类和K均值聚类，常用的距离度量有欧氏距离和曼哈顿距离等。

此外，用户还可以选择是否进行标准化处理和设置聚类数目等。

在进行聚类分析之前，用户需要对变量进行适当的数据准备工作，如缺失值处理、异常值处理和变量转换等。

这些数据准备步骤可以在“转换”菜单中的相应功能中完成。

对于聚类分析的结果，SPSS提供了多种显示和解释的方法。

在聚类过程完成后，SPSS会自动生成聚类结果的总结报告，该报告包含了关于聚类数目和每个聚类的统计信息。

用户可以通过“聚类概括”选项卡中的预览按钮查看聚类结果的总结报告。

此外，用户还可以通过“数量聚类输出”选项卡中的可视化按钮来生成聚类结果的可视化图形，如散点图和聚类树等。

在解释聚类分析的结果时，用户应该关注聚类数目和每个聚类的特征。

聚类数目可以根据数据的结构和目标进行选择，一般来说，聚类数目越多，聚类结果更详细，但也更复杂。

每个聚类的特征指的是在该聚类中具有相似特征的个体或对象。

用户可以通过查看每个聚类的平均值和标准差来得到关于每个聚类的特征。

总之，在SPSS中进行聚类分析可以帮助研究人员和分析师更好地理解数据的结构和模式。

通过选择合适的聚类变量、聚类方法和距离度量，以及适当的数据准备和结果解释，用户可以得到有关数据聚类结构的有用信息。

人员素质测评理论与方法章习题(全)

人员素质测评理论与方法章习题(全)

第一章练习题一、名词解释人员素质测评；素质（广义）二、填空题(可出选择题)1．素质包括以下三大类：、、；2．心理素质包括：与；3．人员素质测评的方法包括：、、、；4．人员素质测评的主体包括：、；5．心理测量测查的对象具有、、等特点；6．人员素质测评的对象是及；7．人才测评的三个功能是、、；8．人才测评的作用包括对和对所起的作用；9．人才测评对组织所起的作用包括、、；10．人才测评对个人所起的作用包括、、。

三、简答题1．阐述评价（评定）与测量的联系与区别？2．简述人员素质测评的特点？3．简述人员素质测评与人才素质测评的联系与区别？第二章练习题一、名词解释察举；九品中正制；科举制二、填空题1．中国古代人才选拔制度包括：、、；2．察举制度用来测评人才的方法有许多，仅两汉就有常科：、、、四行，后来规定岁举的科目以、为主；3．九品中正制，又称，是的一种选拔人才的举官制度；4．九品中正制中选拔人才的标准有三：、、；5．科举制是以后历代封建王朝常常采用的通过考试选拔官吏的一种制度；6．科举制度考试有、、三级；7．唐代科举从种类上讲只有和两种；8．三国时魏人所著的《人物志》对人才测评作了较为系统完整的论述；9．春秋时期，就对人的“才能”的观点加以了论述；10．战国时期，提出了“察能予官”，“以德就列”的原则；11．战国时期的把“德才”标准具体化为忠诚、谨慎、才能、智力、信用、廉洁、节守、仪态、行为等指标；12．古代人才测评用、、、以判断人才；13．我国古代使用的测评技术有、、；14．纸笔测验的典型形式有、、、；15．《吕氏春秋》提出了对内用“”，对外用“”的方法识别人才；16．实践鉴别法的核心是根据“”来作为选拔衡量使用人才的标准；17．文官考绩因素包括10项：、、、、、、、、、；18．文官接受培训的形式有、、、、、等；19．西方现代人才测评思想与技术发端于，开始于，最初源于教育实践中的需要；20．19世纪80年代至20世纪前10年，西方心理测验逐渐兴起，最有名的是测量智商的，这一量表是世界上第一个标准化的心理测验，由法国心理学家和医生于年提出，被称为是心理测验的鼻祖；21．美国最著名的比奈西蒙量表修订本是斯坦福大学教授在年指导修订的，即著名的量表；22．美国学者斯特朗于1927年编制出版的世界上第一个职业兴趣测验“”；23．“评价中心”技术综合运用了、和，使测评效果比原来更加可靠和有效；三、简答题1．试述察举制、九品中正制和科举制的特点?2．试述古代人才测评机制的缺点？第三章练习题一、名词解释职业；地位；角色；工作角色；二、填空题1．个人素质差异表现为两个方面，一是个性差异，如、和及其组合；二是个体的差异，如、、、、及等；2．以人员配置所凭借的方法为标准，大致可将人员配置原型划分为和；3．人员配置的经验原型的主要特征是和；4．以经验原型为指导进行人员配置，一般采用两种方法：一是，二是；5．在经验原型中，、是人员配置的核心；6．人员配置的测评原型最显著的两大特征是和；7．美国约翰·霍普金斯大学心理学教授约翰·霍莱特认为人的个性素质基本类型有六种：、、、、、；8．人员素质测评的必要条件是、与的客观存在，充分条件是对个体素质与的探索；9．、、三大主指标及其数十个子指标，是当前比较流行的人员素质测评指标体系；10．职业能力测试子指标包括、、；11．职业人格子指标包括、、、；12．职业兴趣子指标包括、、、；13．人员素质测评应向与的方向发展，应把人员素质测评作为一种重要手段贯穿于整个的组织管理过程之中；14．借助，可以充分发挥素质测评在人力资源开发与管理中的优化作用；15．行为管理科学启示我们，通过素质测评对个体差异的揭示，按；按；16．著名的心理学家马斯洛理论把需求分成、、、、五类；17．提高人员素质测评效用的六大原则：、、、、、；18．人员素质测评的八个主要原则是：、、、、、、、；19．人员素质测评的主要理论依据有、、等学科的知识；20．个性心理品质中的能力特征的两个方面是指和；21．人员素质测评所使用的各类人员的素质量表，是由、、、、五个方面的素质组成的一个复杂的系统，它包括分系统、分系统、分系统、分系统、分系统等；22．模糊数学被广泛应用于、、、等具有模糊现象的学科中；23．1965年美国控制论专家、加利福尼亚大学教授，对大量不确切现象进行了认真的分析，提出了原理；24．查德的模糊集合论原理用二句话概括就是、；25．查德借助经典数学这一工具，创立了用来定量表示模糊概念的模糊数学；26．当刺激情景是以文字或图形设计呈现时，测评即是形式；当刺激情景是经过精心设计，且以面对面的问答或谈话形式出现时，测评则是形式；当各种刺激情景是以自然的实际情形出现时，测评则是形式；三、简答题2．简述人员配置的经验原型的弊端？3．简述人员配置的测评原型与经验原型相比的优势表现在哪几个方面？6．简述素质测评待解决的几个问题？10．为了控制施测者主观性的消极影响，一般采取哪些方法？第四章练习题一、名词解释职业适应性测评的定义、内容；职业能力测评的定义、内容、领导人才测评的定义、内容、管理人才测评的定义、内容、科技人才测评的定义、内容。

聚类分析法

聚类分析法

8 个棉花品种的观测性状值
铃重 （g） 5．6 3．3 6．1 3．1 6．1 2．3 5．5 2．5 衣分 （%） 33．2 29．0 33．0 26．5 34．0 31．8 34．9 31．2 籽指 (g) 12．4 12．9 11．3 12．7 12．7 12．0 11．5 13．7 2.5% 跨长 （mm） 29．9 31．9 28．0 32．9 30．3 33．3 30．3 29．6 比强度 （cN/tex） 19．6 26．6 17．4 26．4 19．0 35．1 16．8 31．5 种仁 脂肪 （mg） 35．7 34．8 38．6 34．2 33．7 37．2 33．5 37．8 种仁 蛋白 （mg） 39．3 38．9 39．2 38．3 37．0 36．7 39．7 35．3
-3-
第七章
聚类分析
埃棉 3 号和吉扎 80 号）的 10 个表型性状，数据列于表 7-3，试计算 8 个棉花品种间的欧氏距离。
表 7-3
编号 品种 果枝 节位 （个） 8．6 5．7 5．4 3．5 7．5 4．0 7．4 6．4 果枝数 （个） 12．0 16．3 14．4 18．4 13．3 20．0 13．3 15．0
2 DM (Y(i ) Y( j ) )S 1 (Y(i ) Y( j ) )T ij
如品种 2 和 5 间的马列氏距离 DM 3.74 。 这里需要说明两点：①在使用欧氏距离方法计算遗传距离之前， 一定要对表型数据作标准化处理，否则，相同的测量结果会因所采用 的量纲不同（例如厘米）而导致样品间的距离发生变化；但是，若采 用马氏距离则无需标准化， 因为在马氏距离的计算中包含了标准差标 准化过程。 ②马氏距离较欧氏距离的优点在于可以排除变量之间相关 性的干扰，实际应用时，变量之间若存在着很强相关性，可以采用马 氏距离。 三、基于分子标记数据的遗传距离 在分子标记实验中，只统计样品间具有多态性的条带信息：有带 记为 “1” ， 无带记为 “0 ” 。 那么就得到一个观测值为 0 和 1 的数据表。 用分子标记数据可计算样品间遗传距离。 基于分子标记数据的遗传距离计算方法有多种如 Sneath and Sokal 法、 Russell and Rao 法等， 但最常用的是 Nei and Li 法和 Jaccard 法，其计算公式如下： 1. Nei and Li 距离法：

第9章：因子分析

第9章：因子分析

第9章因子分析与主成份分析因子分析与因子分析过程因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。

线性综合指标往往是不能直接观测到的，但它更能反映事物的本质。

因子分析概念在各个领域的科学研究中往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。

多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性。

由于各变量之间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息，而综合指标之间彼此不相关，即各指标代表的信息不重叠。

这样就可以对综合指标根据专业知识和指标所反映的独特含义给予命名。

这种分析方法成为因子分析，代表各类信息的综合指标就称为因子或主成份。

根据因子分析的目的我们知道，综合指标应该比原始变量少，但包括的信息量应该相对损失较少。

原始变量：X1、X2、X3、X4……Xm主成份：Z1、Z2、Z3、Z4……Zn则各因子与原始变量之间的关系可以表示成：X1=b11Z1+b12Z2+b13Z3……+b1n Z n+ｅ1X2=b21Z1+b22Z2+b23Z3……+b2n Z n+ｅ2X3=b31Z1+b32Z2+b33Z3……+b3n Z n+ｅ3……X m=b m1Z1+b m2Z2+b m3Z3……+b mn Z n+ｅn写成矩阵形式为：X=BZ+E。

其值X为原始变量向量，B为公因子负荷系数矩阵，Z为公因子向量，E为残差向量。

公因子Z1、Z2、Z3…Zn之间彼此不相关，称为正交模型。

因子分析的任务就是求出公因子负荷系数和残差。

如果残差E的影响很小可以忽略不计，数学模型变为X=BZ。

如果Z中各分量之间彼此不相关，形成特殊形式的因子分析，称为主成分分析。

主成分分析的数学模型可以写成：Z1=ａ11X 1+ａ12X2+ａ13X 3……+ａ1m X mZ2=ａ21X 1+ａ22X2+ａ23X 3……+ａ2m X mZ3=ａ31X 1+ａ32X2+ａ33X 3……+ａ3m X m……Z n=ａn1X 1+ａn2X2+ａn3X 3……+ａnm X m写成矩阵形式为：Z=AX。

市场研究——聚类分析法

市场研究——聚类分析法

市场研究——聚类分析法
聚类分析法在市场研究中有着广泛的应用。

通过对市场中消费者、产品、品牌等进行聚类分析，可以帮助市场研究人员更好地理解市场细分和
目标受众，并制定针对不同群体的市场营销策略。

下面将详细介绍聚类分
析法的原理、应用和步骤。

聚类分析的原理是将数据样本划分为不同的类别或群组，使得同类之
间的差异最小，而不同类之间的差异最大。

输入聚类分析的数据通常是多
维的，每个维度代表一个变量。

聚类分析的目标是找到一个最优的聚类方案，使得相同类别内的样本相似度最高，而不同类别的样本相似度最低。

聚类分析法的应用非常广泛。

在市场研究中，它可以用于客户细分、
产品定位、市场定位等方面。

通过对消费者进行聚类，可以发现隐藏在市
场中的不同消费者群体，并确定他们的特征、需求和偏好。

对产品和品牌
进行聚类分析，则可以帮助确定产品和品牌的差异化定位和市场竞争策略。

需要注意的是，聚类分析法只是一种分析工具，通过聚类分析得到的
结果并不一定代表真实的市场现象，仅供市场研究人员参考和决策。

在市场研究中，聚类分析法的应用是非常重要的。

它能够帮助市场研
究人员更好地理解市场细分和目标受众，并制定针对不同群体的市场营销
策略。

随着数据量的不断增加和分析技术的不断发展，聚类分析法在市场
研究中的应用前景将更加广阔。

聚类分析(孤立点分析)

聚类分析(孤立点分析)
对许多不一致性检验来说, 如果一个对象 o根据给定的检验 是一个孤立点, 那么对恰当定义的p和d，o也是一个DB(p,d) 孤立点
例如，如果离平均值偏差3或更大的对象被认为是孤立点，假设一 个正态分布，那么这个定义能够被一个DB(0.9988,0.13σ)孤立点所 概括
17
基于距离的异常检测
指定参数pct和dmin，如果数据集合D中的 对象至少有pct部分与对象o的距离大于 dmin，则称对象o是以pct和dmin为参数的 基于距离的异常，记为DB(pct,dmin)。
15
基于统计学的孤立点检测
缺点 绝大多数检验是针对单个属性的, 而许多数据挖掘问题要 求在多维空间中发现孤立点
统计学方法要求关于数据集合参数的知识(如, 数据分布), 但是在许多情况下, 数据分布可能是未知的
当没有特定的检验时, 统计学方法不能确保所有的孤立点 被发现; 或者观察到的分布不能恰当地被任何标准的分布 来模拟
19
基于偏离的孤立点检测
通过检查一组对象的主要特征来确定孤立点 与给出的描述偏离的对象被认为是孤立点 序列异常技术(sequential exception technique)
模仿人类从一系列推测类似的对象中识别异常对象的方式
术语 异常集(exception set): 它是偏离或孤立点的集合, 被定义 为某类对象的最小子集, 这些对象的去除会导致剩余集 合的相异度的最大减少 相异度函数(dissimilarity function)：是满足如下条件的 任意函数：当给定一组对象时，如果对象间相似，返值 就较小。对象间的相异度越大，函数返回的值就越大
13
基于统计学的孤立点检测
结果非常依赖于模型F的选择
Oi可能在一个模型下是孤立点, 在另一个模型下是非常有 效的值

第9章 K-中心点聚类算法

第9章 K-中心点聚类算法
数据挖掘算法、原理与实践
王振武
九、K-中心点聚类算法
1.简介 K中心点聚类算法重复迭代，直到每个代表对象都成为它的簇的实际中心
点，或最靠中心的对象。 聚类结果的质量用代价函数来评估，该函数用来度量对象与其簇的代表对
象之间的平均相异度。
九、K-中心点聚类算法
2. K-中心点聚类算法原理 K-中心点聚类算法的基本思想为：选用簇中位置最中心的对象，试图对n
个对象给出k个划分，代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表 对象。
九、K-中心点聚类算法
2. K-中心点聚类算法原理 在K-中心点聚类算法中需要计算所有非选中对象与选中对象之间的相异
度作为分组的依据．一般情况下，数据对象为数值型，选用曼哈顿距离：
d i, j xi1 xj1 xi2 xj2 xin xjn
九、K-中心点聚类算法
3. K-中心点聚类算法特点及应用 3.2 K-中心点聚类算法应用
（1）K-中心点算法在暂住人口分析中的应用 （2）K-中心点算法在软件测试中的应用
九、K-中心点聚类算法
4. 小结 本章详细地介绍了K-中心点算法的基本概念、基本原理,并介绍了该算法
的特点和存在的缺陷,最后介绍了K-中心点算法的应用,从中可以看出K-中心 点算法的应用非常广泛。
（12）Until 没有再发生簇的重新分配，即所有的S都大于0.
九、K-中心点聚类算法
3. K-中心点聚类算法特点及应用 3.1 K-中心点聚类算法特点
优势： 对噪声点/孤立点不敏感，具有较强的数据鲁棒性； 聚类结果与数据对象点输入顺序无关； 聚类结果具有数据对象平移和正交变换的不变性等。
缺点： 在于聚类过程的高耗时性。
九、K-中心点聚类算法

聚类分析结果解释聚类表怎么解读演示文稿

聚类分析结果解释聚类表怎么解读演示文稿
何分类的方法。
要先建立判别函数 Y=a1x1+a2x2+...anxn，其中:Y为判别分
数(判别值)，x1 x2...xn为反映研究对象特征的变量，a1 a2...an为系数
SPSS对于分为m类的研究对象，建立m个线性判别函数。对
于每个个体进行判别时，把观测量的各变量值代入判别函数， 得出判别分数，从而确定该个体属于哪一类，或计算属于各 类的概率，从而判别该个体属于哪一类。还建立标准化和未 标准化的典则判别函数。
变量聚类：找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢 失大部分信息。在生产活动中不乏有变量聚类的实例，如： 衣服号码（身长、胸围、裤长、腰围）、鞋的号码。变量 聚类使批量生产成为可能。
第3页，共82页。
14.1.2 判别分析
判别分析是根据表明事物特点的变量值和它们所属的
类，求出判别函数。根据判别函数对未知所属类别的 事物进行分类的一种分析方法。
比如，要想把中国的县分成若干类，就有很多
种分类法； 可以按照自然条件来分，
比如考虑降水、土地、日照、湿度等各方面；
也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设
施等指标；
既可以用某一项来分类，也可以同时考虑多项指
标来分类。
第17页，共82页。
聚类分析
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
点间距离有很多定义方式。最简单的是歐氏距离，还有其他
的距离。
当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似性等，
两点越相似度越大，就相当于距离越短。
由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点组

多元统计分析智慧树知到课后章节答案2023年下浙江工商大学

多元统计分析智慧树知到课后章节答案2023年下浙江工商大学

多元统计分析智慧树知到课后章节答案2023年下浙江工商大学浙江工商大学第一章测试1.在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，可以解决下面哪几方面的问题。

（）A:简化系统结构、探讨系统内核 B:进行数值分类，构造分类模型 C:变量之间的相依性分析 D:构造预测模型，进行预报控制答案:简化系统结构、探讨系统内核;进行数值分类，构造分类模型;变量之间的相依性分析;构造预测模型，进行预报控制2.只有调查来的才是数据。

（）A:对 B:错答案:错3.以下都属于大数据范畴。

（）A:行车轨迹 B:交易记录 C:问卷调查 D:访谈文本答案:行车轨迹;交易记录;问卷调查;访谈文本4.只要是数据，就一定有价值。

（）A:对 B:错答案:错5.统计是研究如何搜集数据，如何分析数据的学问，它既是科学，也是艺术.（）A:错 B:对答案:对第二章测试1.考虑了量纲影响的距离测度方法有（）。

A:欧氏距离 B:Minkowski距离 C:马氏距离 D:切比雪夫距离答案:马氏距离2.不具有单调性的系统聚类方法有（）。

A:离差平方和法 B:最短距离法 C:中间距离法 D:重心法 E:类平均距离法答案:中间距离法;重心法3.聚类分析是研究分类问题的一种多元统计分析方法。

（）A:对 B:错答案:对4.聚类分析是有监督学习。

（）A:错 B:对答案:错5.动态聚类法的凝聚点可以人为主观判别。

（）A:对 B:错答案:对第三章测试1.判别分析是通过对已知类别的样本数据的学习、构建判别函数来最大程度区分各类，Fisher判别的准则要求（）。

A:各类之间各个类内部变异尽可能大B:各类之间和各类内部变异尽可能小 C:各类之间变异尽可能大、各类内部变异尽可能小D:各类之间变异尽可能小、各类内部变异尽可能大答案:各类之间变异尽可能大、各类内部变异尽可能小2.常用判别分析的方法有（）。

A:逐步判别法 B:贝叶斯判别法 C:费舍尔判别法 D:距离判别法答案:逐步判别法;贝叶斯判别法;费舍尔判别法;距离判别法3.较聚类分析，判别分析是根据已知类别的样本信息，对新样品进行分类。

第9章 计算机辅助分析方法

第9章 计算机辅助分析方法

9.2.2SPSS软件包功能简介 9.2.2SPSS软件包功能简介
1．基本系统（Base System） ．基本系统（ ） ①数据文件管理（Data File）过程 ②数据的定义和操作（Data Transformation）过程 ③数据汇总（Frequencies）过程 ④描述性统计（Descriptives）过程 ⑤交叉表和检测（Crosstable）过程
2．统计模块（STAT） ．统计模块（ ） 1）回归分析类 2）方差分析类 3）属性数据分析类 4）多变量分析类
5）判别分析类 6）聚类分析类 7）得分类 8）生存分析类
3．绘图模块（GRAPH） ．绘图模块（ ） 4．矩阵运算模块（IML） ．矩阵运算模块（ ） 5．全屏幕操作模块（FSP） ．全屏幕操作模块（ ）
第 9 章 计算机辅助分析方法
第1节 计算机辅助分析方法简介
9.1.1计算机辅助信息分析技术的发展背景 9.1.1计算机辅助信息分析技术的发展背景
1.信息分析方法多样化 信息分析方法多样化 2.计算机技术的迅速发展 计算机技术的迅速发展
9.1.2计算机辅助信息分析的发展进程 9.1.2计算机辅助信息分析的发展进程
SPSS是目前世界上最著名的数据分析软 件之一。 SPSS SPSS是“社会科学统计软件包” （Statistics Package for Social Science ） Statistics 的简称， 1968年，美国斯坦福大学H.Nie等三位大 学生开发了最早的SPSS统计软件，并于 1975年在芝加哥成立了SPSS公司。 SPSS四个特点
习题
8-1 简述CAIA的发展阶段。 8-2 简述CAIA的工作流程。 8-3 CAIA的主要技术有哪些？ 8-4 结合实例使用和掌握SPSS的统计分析 软件。 8-5 结合实例熟悉SAS的功能。

第9章--遥感图像分类

第9章--遥感图像分类
非监督分类：事先没有类别的先验信息 硬分类：一个像素分为一类
软分类：一个像素分为多个类---混合像素
相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像 像素的相似度。在遥感图像分类过程中， 常使用距离和相关系数来衡量相似度。 距离:特征空间中象元数据和分类类别 特征的相似程度。距离最小即相似程度最 大。 度量特征空间中的距离经常采用以下几 种算法:

K-均值法分类过程
确定初始类别中心 判断样本至各类的距离 将样本分到较近的类S中 重新计算类S的中心 是
类中心是否变化？ 否
迭代结束
具体算法步骤如下：
K-Means处 理结果

类别=5；光谱 混淆？
类别=10
ISODATA（迭代自组织数据分析技术）
动态聚类法的代表： 在初始状态给出图像粗糙的分类，然后基于 一定原则在类别间重新组合样本，直到分类 比较合理为止。
利用计算机对遥感数字图像进行分类难度很大。
遥感图像是从遥远的高空成像的，成像过程要受传
感器、大气条件、太阳位臵等多种因素的影响。影 像中所提供的目标地物信息不仅不完全，而且或多 或少地带有噪声，因此人们需要从不完全的信息中 尽可能精确地提取出地表场景中感兴趣的目标物。 遥感影像信息量丰富，与一般的图像相比，其包容 的内容远比普通的图像多，因而内容非常“拥挤”。 不同地物间信息的相互影响与干扰使得要提取出感 兴趣的目标变得非常困难。 遥感图像的地域性、季节性和不同成像方式更增加 了计算机对遥感数字图像进行解译的难度。

ISO-DATA处 理结果

监督分类
监督分类方法。首先需要从研究区域选取
有代表性的训练区作为样本。根据已知训 练区提供的样本，通过选择特征参数（如 像素亮度均值、方差等），建立判别函数， 据此对样本像元进行分类，依据样本类别 的特征来识别其它像元的归属类别。

9.1.3　分层聚类的应用举例_例说SPSS统计分析_[共7页]

9.1.3　分层聚类的应用举例_例说SPSS统计分析_[共7页]

9.1.3 分层聚类的应用举例表9-2 2006年各地区交通事故情况表地区发生数（起）死亡人数（人）受伤人数（人）损失折款（万元）地区发生数（起）死亡人数（人）受伤人数（人）损失折款（万元）北京 5 808 1 373 6 681 2 772 湖北9 590 2 304 11 976 4 750天津 4 913 878 5 865 3 319.2湖南12 202 3 563 16 493 5 745.5河北8 631 3 486 9 580 5 846 广东56 2178 828 67 637 16 384.9山西10 981 3 413 12 340 5 422.9广西8 895 3 016 11 337 2 803.6内蒙古 6 481 1 874 7 058 1 879.3海南 1 398427 1 960 603.1 …… …… …… …… …… ……………… …… …… 福建21 924 3 871 25 097 8 742.3青海939 662 1199 374.8 江西8 867 2 190 10 079 6 073.1宁夏 2 985666 3 434 748山东30 056 6 309 28 945 9 511.2新疆7 428 2 608 8 848 1 662.8河南18 402 4 046 19 193 6 849.2数据来源：中国发展门户网。

根据表9-2建立数据文件“2006年各地区交通事故情况.sav”，因聚类变量的数量级别不同，应先对其做标准化处理，即执行〖Analyze〗/〖Descriptives Statistics〗/〖Descriptives〗命令，打开“Descriptives”（描述性统计分析）对话框，如图9-2所示。

从左侧的变量列表框里选择变量“发生数”、“死亡人数”、“受伤人数”和“损失折款”，单击右向箭头按钮，将其移到“Variable（s）”（变量框）中；勾选“Savestandardized values as variables”对聚类变量进行标准化处理；单击“OK”按钮。

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各变量的变量值不应有数量级上的差异（对数据进行标准化处理）： 聚类分析是以各种距离来度量个体间的“亲疏”程度的，从上述各种 距离的定义看，数量级将对距离产生较大的影响，并影响最终的聚类 结果。
各变ห้องสมุดไป่ตู้间不应有较强的线性相关关系
学校
参加科研 人数
（人）
投入经费 （元）
立项课题 数（项）
样本的欧氏距离
• 聚类分析中，个体之间的“亲疏程度”是极为重要 的，它将直接影响最终的聚类结果。对“亲疏”程 度的测度一般有两个角度：第一，个体间的相似程 度；第二，个体间的差异程度。衡量个体间的相似 程度通常可采用简单相关系数等，个体间的差异程 度通常通过某种距离来测度。
• 为定义个体间的距离应先将每个样本数据看成k维 空间的一个点，通常，点与点之间的距离越小，意 味着他们越“亲密”，越有可能聚成一类，点与点 之间的距离越大，意味着他们越“疏远”，越有可 能分别属于不同的类。
Cluster 1 Cluster 2
0
0
0
0
0
1
2
3
Next Stage 3 4 4 0
上表中，第一列表示聚类分析的第几步；第二、 三列表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一类； 第四列式个体距离或小类距离；第五、六列表示本 步聚类中参与聚类的是个体还是小类，0表示样本， 非0表示由第n步聚类生成的小类参与本步聚类；第 七列表示本步聚类的结果将在以下第几步中用到。
Q型聚类：对样本进行聚类，使具有相似特征的样本聚 集在一起，差异性大的样本分离开来。
R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量聚集 在一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量中选 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，达到变量降维的目的。
凝聚方式聚类：其过程是，首先，每个个体自成一类； 然后，按照某种方法度量所有个体间的亲疏程度，并将 其中最“亲密”的个体聚成一小类，形成n-1个类；接下 来，再次度量剩余个体和小类间的亲疏程度，并将当前 最亲密的个体或小类再聚到一类；重复上述过程，直到 所有个体聚成一个大类为止。可见，这种聚类方式对n个 个体通过n-1步可凝聚成一大类。
层 次 聚 类 中 的 凝 聚 状 态 表 Agglome ra tion Schedule
Stage 1 2 3 4
Cluster Combined
Cluster 1 Cluster 2
4
5
1
2
3
4
1
3
Co effi ci e nts 3.606 8.062
11.013 28.908
Stage Cluster First Appears
2、计数变量个体间距离的计算方式
卡方（Chi-Square measure）距离 Phi方（Phi-Square measure）距离
3、二值（Binary）变量个体间距离的计算方式
简单匹配系数（Simple Matching） 雅科比系数（Jaccard）
注：聚类分析的几点说明
所选择的变量应符合聚类的要求：所选变量应能够从不同的侧面反映 我们研究的目的；
第九章
SPSS聚类分析
本章内容
• 9.1 聚类分析的一般问题 • 9.2 层次聚类 • 9.3 K-Means聚类
9.1 聚类分析的一般问题
• 9.1.1 聚类分析的意义
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统 计分析方法。
例如，大型商厦收集客户的人口特征、消费行为和喜好方面的 数据，并希望对这些客户进行特征分析。可从客户分类入手， 根据客户的年龄、职业、收入、消费金额、消费频率、喜好 等方面进行单变量或多变量的分组。但这种分组具有较强的 主观色彩，要求有丰富的行业经验才能得到较合理的客户细 分。否则得到的分组可能无法充分反映和展现客户的特点， 主要表现在，同一客户细分组中的客户在某些特征方面并不 相似，而不同客户细分组中的客户在某些特征方面又很相似。 为解决该问题，会希望从数据本身出发，充分利用数据进行 客户的客观分组，使诸多特征相似的客户分在同一组内，而 不相似的客户分在不同的组中，这便可采用聚类分析方法。
分解方式聚类：其过程是，首先，所有个体都属一大类； 然后，按照某种方法度量所有个体间的亲疏程度，将大 类中彼此间最“疏远”的个体分离出去，形成两类；接 下来，再次度量类中剩余个体间的亲疏程度，并将最疏 远的个体再分离出去；重复上述过程，不断进行类分解， 直到所有个体自成一类为止。可见，这种聚类方式对包 含n个个体的大类通过n-1步可分解成n个个体。
k
(xi yi )2 (73 66)2 (68 64)2 i1
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） 切比雪夫（Chebychev）距离
max xi yi max( 7366 , 6864 )
Block距离
k
xi yi 73 66 68 64 i1
5、在Display框中选择输出内容。其中Statistics表 示输出聚类分析的相关统计量；Plot表示输出聚类 分析的相关图形。
6、单击Method按钮指定距离的计算方法。
Measure框中给出的是不同变量类型下的个体 距离的计算方法。其中Interval框中的方法适用于 连续型定距变量；Counts框中的方法适用于品质 型变量；Binary框中的方法适用于二值变量。 Cluster Method框中给出的是计算个体与小类、 小类与小类间距离的方法。
元
万元
1
410
4380000
19
（1，2） 265000
81623
2
336
1730000
21
（1，3） 218000
193700
3
490
220000
8
（2，3）
47000
254897
9.2 层次聚类
• 9.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式
层次聚类又称系统聚类，简单地讲是指聚类过程是按 照一定层次进行的。层次聚类有两种类型，分别是Q型聚类 和R型聚类；层次聚类的聚类方式又有两种，分别是凝聚方 式聚类和分解方式聚类。
• 9.2.2 个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的
度量方法
SPSS中提供了多种度量个体与小类、小类与 小类间“亲疏程度”的方法。与个体间“亲疏程度” 的测度方法类似，应首先定义个体与小类、小类与 小类的距离。距离小的关系亲密，距离大的关系疏 远。这里的距离是在个体间距离的基础上定义的， 常见的距离有：
9.1 聚类分析的一般问题
• 9.1.1 聚类分析的意义
再如，学校里有些同学经常在一起，关系比较密切，而他们与 另一些同学却很少来往，关系比较疏远。究其原因可能会发 现，经常在一起的同学的家庭情况、性格、学习成绩、课余 爱好等方面有许多共同之处，而关系比较疏远的同学在这些 方面有较大的差异性。为了研究家庭情况、性格、学习成绩、 课余爱好等是否会成为划分学生小群体的主要决定因素，可 以从有关这些方面的数据入手，进行客观分组，然后比较所 得的分组是否与实际相吻合。对学生的客观分组就可采用聚 类分析方法。
7、如果参与聚类分析的变量存在数量级上的差异， 应在Transform Values框中的Standardize选项 中选择消除数量级差的方法。并指定处理是针对变 量的还是针对样本的。By variable表示针对变量， 适于 Q 型聚类分析；By case 表示针对样本，适 于R型聚类分析。
8、单击Statistics按钮指定输出哪些统计量
五 座 商 场 两 两 个 体 欧 氏 距 离 的 矩 阵 Proxi mity Ma trix
Case 1:A商 厦 2:B商 厦 3:C商 厦 4:D商 厦 5:E商 厦
1:A商 厦 .000
8.062 17.804 26.907 30.414
Euclidean Distance
2:B商 厦 3:C商 厦 4:D商 厦
聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能够将
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（各变量取值上的总体差异程度）在没有先验 知识（没有事先指定的分类标准）的情况下进行自动分类， 产生多个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性， 不同类间个体特征的差异性较大。
5
9.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
Agglomeration schedule表示输出聚类分 析的凝聚状态表；Proximity matrix表示输出个体 间的距离矩阵；Cluster Membership框中， None表示不输出样本所属类，Single Solution表 示指定输出当分成n类时各样本所属类，是单一解。 Range of solution表示指定输出当分成m至n类 （m小于等于n）时各样本所属类，是多个解。
树形图以躺倒树的形式展现了聚类分析中的每一次类 合并的情况。SPSS自动将各类间的距离映射到0～25之间， 并将凝聚过程近似地表示在图上。
层 次 聚 类 的 冰 挂 图 Vertic al Ic icle Case
5:E商 厦 4:D商 厦 3:C商 厦 2:B商 厦 1:A商 厦
Number of clusters
最近邻居（Nearest Neighbor）距离：个体与小类中每 个个体距离的最小值。 最远邻居（Furthest Neighbor ）距离：个体与小类中 每个个体距离的最大值。 组间平均链锁（Between-groups linkage）距离：个 体与小类中每个个体距离的平均值。 组内平均链锁（Within-groups linkage）距离：个体 与小类中每个个体距离以及小类内各个体间距离的平均值。 重心（Centroid clustering）距离：个体与小类的重心 点的距离。重心点通常是由小类中所有样本在各变量上的均 值所确定的点。 离差平方和法（Ward’s method）：聚类过程中使小类 内离差平方和增加最小的两小类应首先合并为一类。