进行聚类分析

进行聚类分析Tag内容描述：<p>1、8.利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析1. 用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。调用函数：min1.m求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m比较两数大小，返回较小值std1.m用极差标准化法标准化矩阵ds1.m用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m应用最短距离聚类法进行聚类分析print1.m调用各子函数，显示聚类结果聚类分析算法假设距离矩阵为vector， a阶，矩阵中最大值为max，令矩阵上三角元素等于max聚类次数=a-1,以下步骤作a-1次循环:求改变后。</p><p>2、8.利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析1. 用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。调用函数：min1.m求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m比较两数大小，返回较小值std1.m用极差标准化法标准化矩阵ds1.m用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m应用最短距离聚类法进行聚类分析print1.m调用各子函数，显示聚类结果聚类分析算法假设距离矩阵为vector， a阶，矩阵中最大值为max，令矩阵上三角元素等于max聚类次数=a-1,以下步骤作a-1次循环:求改变后。</p><p>3、对数据进行聚类分析实验报告一、 基本要求用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。二、 实验要求1、 把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为2，利用C均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。2、 对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与。</p><p>4、实习三 用SPSS进行聚类分析,图1 在菜单中选择“Hierarchical Cluster”菜单,一、操作过程 1、打开相关数据文件，选择Analyze（分析）Classify（分类）Hierarchical Cluster系统聚类”,2、选择参与系统聚类分析的变量及其他相关设置,3、系统聚类分析的有关方法参数设置 单击系统聚类对话框中的“Method”按钮,4、系统聚类的统计量输出 单击”Statistic统计量”按钮,5、系统聚类的统计图输出 单击“Plots图”按钮,6、设定保存层次聚类分析的结果 单击“Save保存”按钮，弹出结果保存对话框,二、聚类分析SPSS输出结果解释。</p><p>5、3.3 用SPSS作聚类分析,常言道：“物以类聚”，对事物分门别类进行研究，有利于我们做出正确的判断。日常生活中，我们不自觉地用定性方法将人分为“好人”、“坏人”；按熟悉程度分为“朋友”、“熟人”、“陌生人” 等等。 数理统计中的数值分类有两种问题： 判别分析：已知分类情况，将未知个体归入正确类别 聚类分析：分类情况未知，对数据结构进行分类,通过分类，有利于我们抓住重点，从总体上去把握事物，找出解决问题的方法。例如将股票进行分类，可以为我们投资提供参考。,一、聚类分析（Cluster Analysis）简介 聚类分析是直接比较。</p>