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35. 

聚类分析

 

 

(一)概?/p>

 

聚类分析,相当于“物以类聚?/p>

,用于对事物的类别面貌尚不清

楚,甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下对数据进行分类?/p>

 

而判别分析,

必须事先知道各种判别的类型和数目?/p>

并且要有一

批来自各判别类型的样本,

才能建立判别函数来对未知属性的样本?/p>

行判别和归类?/p>

 

聚类分析是把分类对象按一定规则分成组或类?/p>

这些组或类不?/p>

事先给定的而是根据数据特征而定的?/p>

在同类的对象在某种意义上?/p>

向于彼此相似?/p>

而在不同类里的这些对象倾向于不相似?/p>

根据这种?/p>

似性的不同定义,聚类分析也有不同的方法?/p>

 

 

聚类分析分为:对样品的聚类,对变量的聚类?/p>

 

样品聚类?/p>

其统计指标是类与类之间距离,

把每一个样品看成空

间中的一个点?/p>

用某种原则规定类与类之间的距离,

将距离近的点?/p>

合成一类,距离远的点聚合成另一类?/p>

 

变量聚类?/p>

其统计指标是相似系数?/p>

将比较相似的变量归为一类,

而把不怎么相似的变量归为另一类,

用它可以把变量的亲疏关系直观

地表示出来?/p>

 

 

(二)原?/p>

 

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35. 

聚类分析

 

 

(一)概?/p>

 

聚类分析,相当于“物以类聚?/p>

,用于对事物的类别面貌尚不清

楚,甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下对数据进行分类?/p>

 

而判别分析,

必须事先知道各种判别的类型和数目?/p>

并且要有一

批来自各判别类型的样本,

才能建立判别函数来对未知属性的样本?/p>

行判别和归类?/p>

 

聚类分析是把分类对象按一定规则分成组或类?/p>

这些组或类不?/p>

事先给定的而是根据数据特征而定的?/p>

在同类的对象在某种意义上?/p>

向于彼此相似?/p>

而在不同类里的这些对象倾向于不相似?/p>

根据这种?/p>

似性的不同定义,聚类分析也有不同的方法?/p>

 

 

聚类分析分为:对样品的聚类,对变量的聚类?/p>

 

样品聚类?/p>

其统计指标是类与类之间距离,

把每一个样品看成空

间中的一个点?/p>

用某种原则规定类与类之间的距离,

将距离近的点?/p>

合成一类,距离远的点聚合成另一类?/p>

 

变量聚类?/p>

其统计指标是相似系数?/p>

将比较相似的变量归为一类,

而把不怎么相似的变量归为另一类,

用它可以把变量的亲疏关系直观

地表示出来?/p>

 

 

(二)原?/p>

 

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聚类分析

 

 

(一)概?/p>

 

聚类分析,相当于“物以类聚?/p>

,用于对事物的类别面貌尚不清

楚,甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下对数据进行分类?/p>

 

而判别分析,

必须事先知道各种判别的类型和数目?/p>

并且要有一

批来自各判别类型的样本,

才能建立判别函数来对未知属性的样本?/p>

行判别和归类?/p>

 

聚类分析是把分类对象按一定规则分成组或类?/p>

这些组或类不?/p>

事先给定的而是根据数据特征而定的?/p>

在同类的对象在某种意义上?/p>

向于彼此相似?/p>

而在不同类里的这些对象倾向于不相似?/p>

根据这种?/p>

似性的不同定义,聚类分析也有不同的方法?/p>

 

 

聚类分析分为:对样品的聚类,对变量的聚类?/p>

 

样品聚类?/p>

其统计指标是类与类之间距离,

把每一个样品看成空

间中的一个点?/p>

用某种原则规定类与类之间的距离,

将距离近的点?/p>

合成一类,距离远的点聚合成另一类?/p>

 

变量聚类?/p>

其统计指标是相似系数?/p>

将比较相似的变量归为一类,

而把不怎么相似的变量归为另一类,

用它可以把变量的亲疏关系直观

地表示出来?/p>

 

 

(二)原?/p>

 

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SAS学习系列35. 聚类分析 - 百度文库
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聚类分析

 

 

(一)概?/p>

 

聚类分析,相当于“物以类聚?/p>

,用于对事物的类别面貌尚不清

楚,甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下对数据进行分类?/p>

 

而判别分析,

必须事先知道各种判别的类型和数目?/p>

并且要有一

批来自各判别类型的样本,

才能建立判别函数来对未知属性的样本?/p>

行判别和归类?/p>

 

聚类分析是把分类对象按一定规则分成组或类?/p>

这些组或类不?/p>

事先给定的而是根据数据特征而定的?/p>

在同类的对象在某种意义上?/p>

向于彼此相似?/p>

而在不同类里的这些对象倾向于不相似?/p>

根据这种?/p>

似性的不同定义,聚类分析也有不同的方法?/p>

 

 

聚类分析分为:对样品的聚类,对变量的聚类?/p>

 

样品聚类?/p>

其统计指标是类与类之间距离,

把每一个样品看成空

间中的一个点?/p>

用某种原则规定类与类之间的距离,

将距离近的点?/p>

合成一类,距离远的点聚合成另一类?/p>

 

变量聚类?/p>

其统计指标是相似系数?/p>

将比较相似的变量归为一类,

而把不怎么相似的变量归为另一类,

用它可以把变量的亲疏关系直观

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