軟件介紹

軟件標(biāo)簽: 聚類(lèi)

聚類(lèi)分析軟件是一款主要用于物品聚類(lèi)分析的工具。軟件功能強(qiáng)大，可對(duì)物品的雜合度、信息含量進(jìn)行計(jì)算分析，并支持以圖文的形式顯示分析結(jié)果，方便用戶查看，更詳盡的表達(dá)出分析結(jié)果的情況。

官方介紹

軟件主要用于血型、蛋白質(zhì)多態(tài)、品種聚類(lèi)等方面的統(tǒng)計(jì)分析，可自動(dòng)進(jìn)行雜合度、多態(tài)信息含量、遺傳距離以及聚類(lèi)的計(jì)算，并可自動(dòng)畫(huà)出聚類(lèi)圖。

聚類(lèi)分析介紹

聚類(lèi)分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。它是一種重要的人類(lèi)行為。

聚類(lèi)分析的目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類(lèi)。聚類(lèi)源于很多領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，很多聚類(lèi)技術(shù)都得到了發(fā)展，這些技術(shù)方法被用作描述數(shù)據(jù)，衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性，以及把數(shù)據(jù)源分類(lèi)到不同的簇中。

聚類(lèi)方法

1、層次聚類(lèi)（Hierarchical Clustering）

合并法、分解法、樹(shù)狀圖

2、非層次聚類(lèi)

劃分聚類(lèi)、譜聚類(lèi)

聚類(lèi)方法特征：

聚類(lèi)分析簡(jiǎn)單、直觀。

聚類(lèi)分析主要應(yīng)用于探索性的研究，其分析的結(jié)果可以提供多個(gè)可能的解，選擇最終的解需要研究者的主觀判斷和后續(xù)的分析；

不管實(shí)際數(shù)據(jù)中是否真正存在不同的類(lèi)別，利用聚類(lèi)分析都能得到分成若干類(lèi)別的解；

聚類(lèi)分析的解完全依賴于研究者所選擇的聚類(lèi)變量，增加或刪除一些變量對(duì)最終的解都可能產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的影響。

研究者在使用聚類(lèi)分析時(shí)應(yīng)特別注意可能影響結(jié)果的各個(gè)因素。

異常值和特殊的變量對(duì)聚類(lèi)有較大影響

當(dāng)分類(lèi)變量的測(cè)量尺度不一致時(shí)，需要事先做標(biāo)準(zhǔn)化處理。

當(dāng)然，聚類(lèi)分析不能做的事情是：

自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和告訴你應(yīng)該分成多少個(gè)類(lèi)——屬于非監(jiān)督類(lèi)分析方法

期望能很清楚的找到大致相等的類(lèi)或細(xì)分市場(chǎng)是不現(xiàn)實(shí)的；

樣本聚類(lèi)，變量之間的關(guān)系需要研究者決定；

不會(huì)自動(dòng)給出一個(gè)最佳聚類(lèi)結(jié)果；

我這里提到的聚類(lèi)分析主要是譜系聚類(lèi)（hierarchical clustering）和快速聚類(lèi)（K-means）、兩階段聚類(lèi)（Two-Step）；

根據(jù)聚類(lèi)變量得到的描述兩個(gè)個(gè)體間（或變量間）的對(duì)應(yīng)程度或聯(lián)系緊密程度的度量。

可以用兩種方式來(lái)測(cè)量：

1、采用描述個(gè)體對(duì)（變量對(duì)）之間的接近程度的指標(biāo)，例如“距離”，“距離”越小的個(gè)體（變量）越具有相似性。

2、采用表示相似程度的指標(biāo)，例如“相關(guān)系數(shù)”，“相關(guān)系數(shù)”越大的個(gè)體（變量）越具有相似性。

計(jì)算聚類(lèi)——距離指標(biāo)D(distance)的方法非常多：按照數(shù)據(jù)的不同性質(zhì)，可選用不同的距離指標(biāo)。歐氏距離(Euclidean distance)、歐氏距離的平方(Squared Euclidean distance)、曼哈頓距離(Block)、切比雪夫距離(Chebychev distance)、卡方距離(Chi-Square measure) 等；相似性也有不少，主要是皮爾遜相關(guān)系數(shù)了！

聚類(lèi)變量的測(cè)量尺度不同，需要事先對(duì)變量標(biāo)準(zhǔn)化；

聚類(lèi)變量中如果有些變量非常相關(guān)，意味著這個(gè)變量的權(quán)重會(huì)更大

歐式距離的平方是最常用的距離測(cè)量方法；

聚類(lèi)算法要比距離測(cè)量方法對(duì)聚類(lèi)結(jié)果影響更大；

標(biāo)準(zhǔn)化方法影響聚類(lèi)模式：

變量標(biāo)準(zhǔn)化傾向產(chǎn)生基于數(shù)量的聚類(lèi)；

樣本標(biāo)準(zhǔn)化傾向產(chǎn)生基于模式的聚類(lèi)；

一般聚類(lèi)個(gè)數(shù)在4－6類(lèi)，不易太多，或太少；

統(tǒng)計(jì)量

群重心

群中心

群間距離

分層步驟

定義問(wèn)題與選擇分類(lèi)變量

聚類(lèi)方法

確定群組數(shù)目

聚類(lèi)結(jié)果評(píng)估

結(jié)果的描述、解釋

K-means

屬于非層次聚類(lèi)法的一種

（1）執(zhí)行過(guò)程

初始化：選擇（或人為指定）某些記錄作為凝聚點(diǎn)

循環(huán)：

按就近原則將其余記錄向凝聚點(diǎn)凝集

計(jì)算出各個(gè)初始分類(lèi)的中心位置（均值）

用計(jì)算出的中心位置重新進(jìn)行聚類(lèi)

如此反復(fù)循環(huán)，直到凝聚點(diǎn)位置收斂為止

（2）方法特點(diǎn)

通常要求已知類(lèi)別數(shù)

可人為指定初始位置

節(jié)省運(yùn)算時(shí)間

樣本量大于100時(shí)有必要考慮

只能使用連續(xù)性變量

過(guò)程

特點(diǎn)：

處理對(duì)象：分類(lèi)變量和連續(xù)變量

自動(dòng)決定最佳分類(lèi)數(shù)

快速處理大數(shù)據(jù)集

前提假設(shè)：

變量間彼此獨(dú)立

分類(lèi)變量服從多項(xiàng)分布，連續(xù)變量服從正態(tài)分布

模型穩(wěn)健

算法原理

第一步：逐個(gè)掃描樣本，每個(gè)樣本依據(jù)其與已掃描過(guò)的樣本的距離，被歸為以前的類(lèi)，或生成一個(gè)新類(lèi)

第二步，對(duì)第一步中各類(lèi)依據(jù)類(lèi)間距離進(jìn)行合并，按一定的標(biāo)準(zhǔn)，停止合并

判別分析 Discriminant Analysis

介紹：判別分析

分類(lèi)學(xué)是人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界的基礎(chǔ)科學(xué)。聚類(lèi)分析和判別分析是研究事物分類(lèi)的基本方法，廣泛地應(yīng)用于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。

判別分析DA

概述

DA模型

DA有關(guān)的統(tǒng)計(jì)量

兩組DA

案例分析

判別分析

判別分析是根據(jù)表明事物特點(diǎn)的變量值和它們所屬的類(lèi)，求出判別函數(shù)。根據(jù)判別函數(shù)對(duì)未知所屬類(lèi)別的事物進(jìn)行分類(lèi)的一種分析方法。核心是考察類(lèi)別之間的差異。

判別分析

不同：判別分析和聚類(lèi)分析不同的在于判別分析要求已知一系列反映事物特征的數(shù)值變量的值，并且已知各個(gè)體的分類(lèi)。

DA適用于定類(lèi)變量（因）、任意變量（自）

兩類(lèi)：一個(gè)判別函數(shù)；