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聚類方法，如何用spss進行聚類分析

來源：整理 時間：2023-09-02 04:06:28 編輯：智能門戶 手機版

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1，如何用spss進行聚類分析

三種聚類方法層次聚類、kmean聚類、二階段聚類 對數(shù)據(jù)有不同的要求，看你的數(shù)據(jù)確定用哪種
用stata可以對矩陣做聚類分析 換個思維：矩陣的每一列其實都是一個變量

如何用spss進行聚類分析

2，什么是空間聚類規(guī)則的挖掘方法

將物理或?qū)ο蟮募戏纸M成為由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異網(wǎng)?，F(xiàn)在有許多聚類算法,但它們都可分為三類:分區(qū)算法，層次算法和定位算法。

什么是空間聚類規(guī)則的挖掘方法

3，kmeans 聚類算法處理什么類型數(shù)據(jù)

這個問題其實是無解的，數(shù)據(jù)不同，算法的分類效果、實際運行時間也是不同。若單從運算速度而言，k-means比層次更快。原因是K-means是找中心，然后計算距離；層次是逐個樣本逐層合并，層次的算法復(fù)雜度更高。更重要的是，在大數(shù)量下，K-means算法和層次聚類算法的分類效果真的只能用見仁見智來形容了。

kmeans 聚類算法處理什么類型數(shù)據(jù)

4，聚類分析需要連續(xù)數(shù)據(jù)離散化么

不需要的 聚類分析有不同方法，可以適應(yīng)不同變量。如果你的聚類依據(jù)變量全部是連續(xù)性數(shù)據(jù)，可以采用系統(tǒng)聚類或k-mean 聚類就可以如果既有分類又有連續(xù)變量，就用系統(tǒng)聚類或兩步聚類
bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb變離數(shù)據(jù)是指其數(shù)值只能用自然數(shù)或整數(shù)單位計算.例如,企業(yè)個數(shù),職工人數(shù),設(shè)備臺數(shù)等,只能按計量單位數(shù)計數(shù),這種數(shù)據(jù)的數(shù)值一般用計數(shù)方法取得. 反之,在一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值的數(shù)據(jù)叫連續(xù)數(shù)據(jù),其數(shù)值是連續(xù)不斷的,相鄰兩個數(shù)值可作無限分割,即可取無限個數(shù)值.例如,生產(chǎn)零件的規(guī)格尺寸,人體測量的身高,體重,胸圍等為連續(xù)數(shù)據(jù),其數(shù)值只能用測量或計量的方法取得. 所以b是離散數(shù)據(jù)

5，如何利用R軟件進行聚類分析

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理，2. 為衡量數(shù)據(jù)點間的相似度定義一個距離函數(shù)，3. 聚類或分組，4. 評估輸出。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括選擇數(shù)量，類型和特征的標(biāo)度，它依靠特征選擇和特征抽取，特征選擇選擇重要的特征，特征抽取把輸入的特征轉(zhuǎn)化為一個新的顯著特征，它們經(jīng)常被用來獲取一個合適的特征集來為避免“維數(shù)災(zāi)”進行聚類，數(shù)據(jù)預(yù)處理還包括將孤立點移出數(shù)據(jù)，孤立點是不依附于一般數(shù)據(jù)行為或模型的數(shù)據(jù)，因此孤立點經(jīng)常會導(dǎo)致有偏差的聚類結(jié)果，因此為了得到正確的聚類，我們必須將它們剔除。既然相類似性是定義一個類的基礎(chǔ)，那么不同數(shù)據(jù)之間在同一個特征空間相似度的衡量對于聚類步驟是很重要的，由于特征類型和特征標(biāo)度的多樣性，距離度量必須謹(jǐn)慎，它經(jīng)常依賴于應(yīng)用，例如，通常通過定義在特征空間的距離度量來評估不同對象的相異性，很多距離度都應(yīng)用在一些不同的領(lǐng)域，一個簡單的距離度量，如Euclidean距離，經(jīng)常被用作反映不同數(shù)據(jù)間的相異性，一些有關(guān)相似性的度量，例如PMC和SMC，能夠被用來特征化不同數(shù)據(jù)的概念相似性，在圖像聚類上，子圖圖像的誤差更正能夠被用來衡量兩個圖形的相似性。將數(shù)據(jù)對象分到不同的類中是一個很重要的步驟，數(shù)據(jù)基于不同的方法被分到不同的類中，劃分方法和層次方法是聚類分析的兩個主要方法，劃分方法一般從初始劃分和最優(yōu)化一個聚類標(biāo)準(zhǔn)開始。Crisp Clustering，它的每一個數(shù)據(jù)都屬于單獨的類；Fuzzy Clustering，它的每個數(shù)據(jù)可能在任何一個類中，Crisp Clustering和Fuzzy Clusterin是劃分方法的兩個主要技術(shù)，劃分方法聚類是基于某個標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生一個嵌套的劃分系列，它可以度量不同類之間的相似性或一個類的可分離性用來合并和分裂類，其他的聚類方法還包括基于密度的聚類，基于模型的聚類，基于網(wǎng)格的聚類。評估聚類結(jié)果的質(zhì)量是另一個重要的階段，聚類是一個無管理的程序，也沒有客觀的標(biāo)準(zhǔn)來評價聚類結(jié)果，它是通過一個類有效索引來評價，一般來說，幾何性質(zhì)，包括類間的分離和類內(nèi)部的耦合，一般都用來評價聚類結(jié)果的質(zhì)量，類有效索引在決定類的數(shù)目時經(jīng)常扮演了一個重要角色，類有效索引的最佳值被期望從真實的類數(shù)目中獲取，一個通常的決定類數(shù)目的方法是選擇一個特定的類有效索引的最佳值，這個索引能否真實的得出類的數(shù)目是判斷該索引是否有效的標(biāo)準(zhǔn)，很多已經(jīng)存在的標(biāo)準(zhǔn)對于相互分離的類數(shù)據(jù)集合都能得出很好的結(jié)果，但是對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，卻通常行不通，例如，對于交疊類的集合。
運用聚類分析法主要做好分析表達數(shù)據(jù)： 1、通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標(biāo)準(zhǔn)化，然后成對比較線性協(xié)方差。 2、通過把用最緊密關(guān)聯(lián)的譜來放基因進行樣本聚類，例如用簡單的層級聚類（hierarchical clustering）方法。這種聚類亦可擴展到每個實驗樣本，利用一組基因總的線性相關(guān)進行聚類。 3、多維等級分析（multidimensional scaling analysis,mds）是一種在二維euclidean “距離”中顯示實驗樣本相關(guān)的大約程度。 4、k-means方法聚類，通過重復(fù)再分配類成員來使“類”內(nèi)分散度最小化的方法。 聚類分析法是理想的多變量統(tǒng)計技術(shù)，主要有分層聚類法和迭代聚類法。聚類通過把目標(biāo)數(shù)據(jù)放入少數(shù)相對同源的組或“類”（cluster）里。

6，我想知道聚類市場的專業(yè)定義

定義：一些同行業(yè)以及相關(guān)行業(yè)的聚集地。特征：1、行業(yè)的類似性；2、地域的一致性
：“物以類聚，人以群分”，在自然科學(xué)和社會科學(xué)中，存在著大量的分類問題。所謂類，通俗地說，就是指相似元素的集合。聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問題的一種統(tǒng)計分析方法。聚類分析起源于分類學(xué)，在古老的分類學(xué)中，人們主要依靠經(jīng)驗和專業(yè)知識來實現(xiàn)分類，很少利用數(shù)學(xué)工具進行定量的分類。隨著人類科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經(jīng)驗和專業(yè)知識難以確切地進行分類，于是人們逐漸地把數(shù)學(xué)工具引用到了分類學(xué)中，形成了數(shù)值分類學(xué)，之后又將多元分析的技術(shù)引入到數(shù)值分類學(xué)形成了聚類分析。聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報法等。聚類分析計算方法主要有如下幾種：1. 分裂法(partitioning methods)：給定一個有N個元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。而且這K個分組滿足下列條件：（1） 每一個分組至少包含一個數(shù)據(jù)紀(jì)錄；（2）每一個數(shù)據(jù)紀(jì)錄屬于且僅屬于一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類算法中可以放寬）；對于給定的K，算法首先給出一個初始的分組方法，以后通過反復(fù)迭代的方法改變分組，使得每一次改進之后的分組方案都較前一次好，而所謂好的標(biāo)準(zhǔn)就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀(jì)錄越遠越好。使用這個基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；2. 層次法(hierarchical methods)：這種方法對給定的數(shù)據(jù)集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。例如在“自底向上”方案中，初始時每一個數(shù)據(jù)紀(jì)錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合并成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；3. 基于密度的方法(density-based methods):基于密度的方法與其它方法的一個根本區(qū)別是：它不是基于各種各樣的距離的，而是基于密度的。這樣就能克服基于距離的算法只能發(fā)現(xiàn)“類圓形”的聚類的缺點。這個方法的知道思想就是，只要一個區(qū)域中的點的密度大過某個閥值，就把它加到與之相近的聚類中去。代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；4. 基于網(wǎng)格的方法(grid-based methods):這種方法首先將數(shù)據(jù)空間劃分成為有限個單元（cell）的網(wǎng)格結(jié)構(gòu),所有的處理都是以單個的單元為對象的。這么處理的一個突出的優(yōu)點就是處理速度很快，通常這是與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中記錄的個數(shù)無關(guān)的，它只與把數(shù)據(jù)空間分為多少個單元有關(guān)。代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；5. 基于模型的方法(model-based methods):基于模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然后去尋找能個很好的滿足這個模型的數(shù)據(jù)集。這樣一個模型可能是數(shù)據(jù)點在空間中的密度分布函數(shù)或者其它。它的一個潛在的假定就是：目標(biāo)數(shù)據(jù)集是由一系列的概率分布所決定的。通常有兩種嘗試方向：統(tǒng)計的方案和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方案。
將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異?！拔镆灶惥?，人以群分”，在自然科學(xué)和社會科學(xué)中，存在著大量的分類問題。聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問題的一種統(tǒng)計分析方法。聚類分析起源于分類學(xué)，但是聚類不等于分類。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報法等?！熬垲惖牡湫蛻?yīng)用是什么？”在商務(wù)上，聚類能幫助市場分析人員從客戶基本庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同的客戶群的特征。在生物學(xué)上，聚類能用于推導(dǎo)植物和動物的分類，對基因進行分類，獲得對種群中固有結(jié)構(gòu)的認(rèn)識。聚類在地球觀測數(shù)據(jù)庫中相似地區(qū)的確定，汽車保險單持有者的分組，及根據(jù)房子的類型、價值和地理位置對一個城市中房屋的分組上也可以發(fā)揮作用。聚類也能用于對web上的文檔進行分類，以發(fā)現(xiàn)信息。
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