聚類分析與判別分析課堂案例

1、聚類分析和判別分析聚類分析和判別分析班級(jí)+姓名二階聚類&定義：二階聚類是數(shù)據(jù)集內(nèi)部的而不是外觀上的分類，是一種新型的分層聚類算法，主要利用距離變量（歐氏距離），適用于任何尺度的變量。以本表為例做二階聚類的分析確定分類變量和連續(xù)變量選項(xiàng)一般采用默認(rèn)值輸出值選擇要輸出的形式由圖得出結(jié)論：聚類質(zhì)量的指標(biāo)大于0.5，聚類效果好。最后分類情況K-均值聚類&由用戶制定類別書的大樣本資料的逐步聚類分析方法。&1.指定聚類數(shù)目k&2.確定k個(gè)初始類中心&3.根據(jù)距離最近原則進(jìn)行聚類&4.重新確定k個(gè)類中心&5.迭代計(jì)算確定分類變量和個(gè)案迭代選項(xiàng)保存選項(xiàng)選

2、項(xiàng)為默認(rèn)值初始聚類中心表，由于沒有指定初始聚類中心，故列出了由系統(tǒng)指定的聚類中心，和原始數(shù)據(jù)比較，可見分別是1號(hào)和9號(hào)。由圖可見，第一類有6個(gè)樣本，第二類有6個(gè)樣本。查看數(shù)據(jù)文件，可以看出多出兩個(gè)變量，分別表示每個(gè)個(gè)案的具體分類歸宿和與類中心的距離。系統(tǒng)聚類&效果最好且經(jīng)常使用方法之一，聚類按一定層次進(jìn)行。&Q型聚類是對(duì)樣本（個(gè)案）進(jìn)行的分類，它將具有共同特點(diǎn)的個(gè)案聚集在一起，以便對(duì)不同類的樣本進(jìn)行分析。&R型聚類和Q型聚類類似，只不過是對(duì)變量的分析。確定相關(guān)變量系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)，輸出一張概述聚類進(jìn)程的表格，反映聚類過程中每一個(gè)變量合并情況。輸出圖的樣式和內(nèi)容由于不同的類聚

3、方法所使用的聚類模型不一樣，選用不同用的聚類方法，所使用的聚類模型可能會(huì)有很大的區(qū)別。數(shù)據(jù)化標(biāo)準(zhǔn)為二元變量提供的二值數(shù)據(jù)的不相似性測(cè)度，默認(rèn)為平方歐氏距離。分析結(jié)果此表為聚類順序表，第一步是4個(gè)變量與5個(gè)變量進(jìn)行聚類，變量間的距離系數(shù)為36.34，這個(gè)結(jié)果將在第二步中用到，第二步是經(jīng)過第一步聚類后的變量4和5與變量6進(jìn)行聚類，變量間的系數(shù)為3026.561，這個(gè)結(jié)果將在第三步用到，以此類推，這些變量經(jīng)過5步聚類最終聚為一個(gè)大類。系統(tǒng)聚類冰柱圖系統(tǒng)聚類樹狀圖判別分析&判別分析是多元統(tǒng)計(jì)中用于判別樣品所屬類型的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，是一種在已知研究對(duì)象用某種方法已經(jīng)分成若干類的情況下，確定新的樣品屬于哪一類的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。&判別分析方法處理問題時(shí)，通常要給出用來(lái)衡量新樣品與各已知組別的接近程度的指標(biāo)，即判別函數(shù)，同時(shí)也指定一種判別準(zhǔn)則，借以判定新樣品的歸屬。所謂判別準(zhǔn)則是用于衡量新樣品與各已知組別接近程度的理論依據(jù)和方法準(zhǔn)則。常用的有，距離準(zhǔn)則、Fisher準(zhǔn)則、貝葉斯準(zhǔn)則等。判別準(zhǔn)則可以是統(tǒng)計(jì)性的，如決定新樣品所屬類別時(shí)用到數(shù)理統(tǒng)計(jì)的顯著性檢驗(yàn)，也可以是確定性的，如決定樣品歸屬時(shí)，只考慮判別函數(shù)值的