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聚类分析和判别分析

SPSS 16实用教程 第8章 聚类分析与判别分析 聚类分析与判别分析的基本概念 8.1 层次聚类分析中的Q型聚类 8.2 层次聚类分析中的R型聚类 8.3 快速聚类分析 8.4 判 别 分 析 8.5 本章介绍统计学中经常使用的分类统计分 析方法——聚类分析与判别分析。重点讲解。聚类和判别分析。

聚类分析和判别分析Tag内容描述:<p>1、SPSS 16实用教程 第8章 聚类分析与判别分析 聚类分析与判别分析的基本概念 8.1 层次聚类分析中的Q型聚类 8.2 层次聚类分析中的R型聚类 8.3 快速聚类分析 8.4 判 别 分 析 8.5 本章介绍统计学中经常使用的分类统计分 析方法聚类分析与判别分析。主要内容有 层次聚类分析、快速聚类分析和判别分析。其 中层次聚类分析根据聚类的对象不同分成Q型 聚类和R型聚类。 8.1 8.1 聚类分析与判别分析的基本概念聚类分析与判别分析的基本概念 统计学研究这类问题的常用分类统计方法 主要有聚类分析(cluster analysis)与判别 分析(discriminant anal。</p><p>2、第一节 聚类分析统计思想一、聚类分析的基本思想1什么是聚类分析俗语说,物以类聚、人以群分。当有一个分类指标时,分类比较容易。但是当有多个指标,要进行分类就不是很容易了。比如,要想把中国的县分成若干类,可以按照自然条件来分:考虑降水、土地、日照、湿度等各方面;也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标; 对于多指标分类,由于不同的指标项对重要程度或依赖关系是相互不同的,所以也不能用平均的方法,因为这样会忽视相对重要程度的问题。所以需要进行多元分类,即聚类分析。最早的聚类分析是由考古学家在对考。</p><p>3、1,练习1 聚类分析,在spss中输入多元统计分析教材88页例1中数据,将文件保存为“全国人口普查文化程度人口比例的聚类分析.sav”。,2,用spss定义四个变量:变量“地区”是字符串变量,其他3个变量是数值型变量定义(原数据表中的“序号”不需输入)。 单击菜单“开始” “程序” SPSS13.0”或者双击桌面上的“spss for windows 13.0”图标,打开SPSS程序。,3,单击程序左下角的Variable View(变量视图)选项卡,在变量视图工作界面中,Name下方输入第一个变量的名称“地区”,单击Type右侧的按钮,在弹出的Variable Type对话框中,单击String。</p><p>4、判别分析与聚类分析,判别分析,判别,有一些昆虫的性别很难看出,只有通过解剖才能够判别; 但是雄性和雌性昆虫在若干体表度量上有些综合的差异。于是统计学家就根据已知雌雄的昆虫体表度量(这些用作度量的变量亦称为预测变量)得到一个标准,并且利用这个标准来判别其他未知性别的昆虫。 这样的判别虽然不能保证百分之百准确,但至少大部分判别都是对的,而且用不着杀死昆虫来进行判别了。,判别分析(discriminant analysis),判别分析和聚类分析有什么不同呢? 主要不同点就是,在聚类分析中一般人们事先并不知道或一定要明确应该分成几类。</p><p>5、第10章 聚类分析与判别分析,本章重点: 聚类分析概述 层次聚类 快速聚类 判别分析,10.1 聚类分析概述,聚类分析的意义 聚类分析说明,10.1.1 聚类分析的意义,聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类分析,所得到的聚类数未必一致。因此,这里所说的聚类分析是一种探索性的分析方法。 对个案的聚类分析类似于判别分析,都是将一些观察个案进行分类。聚类分析时,个案所属的群组特点还未知。即,在聚类分析之前,研究者还不知道独立观察组可以分成多少个类,。</p><p>6、Chap19 聚类分析和判别分析 P268279 Cluster analysis and discriminant analysis 教学目的与要求 :1.5学时 掌握:意义、用途和一般步骤。 熟悉:SPSS操作方法和结果的解读。 了解:Fisher判别、Bayes判别 。 教学内容提要 : 重点讲解:意义、用途和一般步骤。 讲解: SPSS的操作方法。 介绍: Fisher判别、Bayes判别 。 重点:意义、用途和一般步骤。 难点: Fisher判别、Bayes判别 。,1 聚类分析(Cluster Analysis) P268 一、概念:将没有分类信息的资料按距离最近或最相似的聚为一类的原则进行探索性分类的方法。 类中的个体相似,类。</p><p>7、第九章,聚类和判别分析,主要内容,9.1 聚类和判别分析简介 9.2 二阶聚类 9.3 K-均值聚类 9.4 系统聚类 9.5 判别分析,9.1 聚类和判别分析简介,9.1.1 基本概念 (1) 聚类分析 聚类分析的基本思想是找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量,以这些统计量为划分类型的依据,把一些相似程度较大的样本(或指标)聚合为一类,把另外一些彼此之间相似程度较大的样本又聚合为一类。根据分类对象的不同,聚类分析可分为对样本的聚类和对变量的聚类两种。 (2) 判别分析 判别分析是判别样本所属类型的一种统计方法。,9.1 聚类和判别分析简介,9。</p>
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