SPSS聚类以及各种聚类分析详解ppt课件

聚类分析，聚类分析是研究(样本或指标)分类问题的多元统计方法。类表示相似元素的集合。分类：1，系统群集方法-(层次群集)系统群集方法是应用最广泛的类型(HierarchicalCluster过程)1，群集原则：将最近或最近的分组表示为一个类别。2)、分层群集方法可用于示例群集(q)类型或变量群集(r类型)。2，非系统聚类方法-(快速聚类方法- K-平均聚类方法)(k-meanssCluster)3，两阶段聚类方法-导航聚类方法(tworsteps)，1，K-平均聚类分析K-mean优点：内存少，计算少，处理速度快，特别适用于大样本的聚类分析。缺点：有限的复盖范围、必须通知用户的分类数、不集群变量的情况下只能集群视图度量(样本)，使用的集群变量都必须是持久性变量。2，基本原则具体案例1，根据指定的分类数n，以某种方式选择特定观测测量值，Z1，Z2，Zn作为初始母体。2、计算从每个视图测量到每个核心的欧氏距离。根据最接近的原则，选择每个视图测量作为一个类，然后将每个类的中心位置(平均值)计算为新聚集。3、使用计算出的新核心重新分类，分类完成后，继续用新的母模计算所有种类的中心位置，停止迭代，直到两次迭代计算出的核心间距离的最大变化小于初始群集间最小距离的倍数或达到迭代次数的上限。3，4，数据标准化处理：5，中间流程数据存储，6，数据标准化处理和存储。7，8，5指定类，9，收敛标准值，10，存储最终结果输出，数据文件(QCL-1，QCL-2)，11，初始聚集选项，输出方差分析表，16、应用实例，在冰箱工厂开发新产品，进入市场前，希望在流通的国内6个地区对新产品进行评价，如果新产品的评价指标为样式、性能、颜色、评价调整表10分，则有关调查结果的数据如下表所示，123456，性能91109228颜色827946样式，17，两个样本之间的相似系数是根据公式计算的，类似矩阵，123456，123456，Q=，根据四个原则分类，18，群集分析图表，x 3x6x1x4x2 x 5，特定处理方法： (想法)，1，特定研究的分类对象：样本或指标2，方法：收集“相似特性”或“密切关系”样本或指标。3，阶段：1)首先提供“相似”或“密切关系”度量的统计指标，20，2)从小到大形成分析系统。3)将整个分类系统绘制成一个分类图表，(3)相关系数(4)相关系数，指标：(1)统计指标是相似系数。根据相似性分类为一个类别，否则分类为另一个类别。(2)统计指标是将样例(空间中的点)之间距离近的点编组到一个类别中，否则是另一个类。21，2，定义作为聚类统计、分类基准变量的分类统计指标分类或指标之间的相似性(称为聚类统计)。(例如，年龄、收入、销售量)，(a)相似系数(角度馀弦)普通：假定每个样品包含p个指标，如果多个样品具有调查数据，则可以将每个样品视为p维空间中的矢量，对于22，两个样品Xi和Xj的相似性，可以使用两个矢量之间的角度馀弦表示以下内容如果Xi和Xj匹配，包含角为相似度，Xi和Xj相互垂直，相似度为，接近度，解析几何知识：相似系数，其中：23，计算上述n个样本的相似度系数，可以根据计算出的值聚集n个样本，24，将相似系数用作群集统计时的分类方法(2)如果两个样本中的一个出现在已计分的类中，则另一个样本也将添加到该类中。(3)选择一对标本，如果出现两类已经分开的标本之一，就把两类连在一起。(。(4)如果一对选定的样品全部出现在同一组中，则无需再分组。根据上述四个原则重复，直到所有样品都分类，最后，25，2，分类方法，例如，有7个样品，每个样品有p个指标测量，数据(例如，表格，x1x2 x 3x45 x 6x7，样品，指标， x1 x 50.97 x1 x 5 x 30.94 x2 x 40.91 x2 x 4x 60.67 x1 x 5 x 3x 2x4 x 60.51 x1 x 5 x 3x 70.24 x2 x 4x 6，7示例(根据四个原则)根据矩阵中的数值进行群集，q1，q最大值Q的第5行第5列2，Q的剩馀元素最大值记录q13=0.94，Q的第3行第3列，行，29，(3) q的剩馀元素最大值记录q24=0.91，Q的第4行第4列(4).使用X8执行群集分析。需要8个指标的聚类，聚类统计将相关矩阵R=()表示为：32，12345678，12345678，顺序链接样本相似系数，1234567，X1 x 60.99 X1 x 6x 30.96 x2 x 40.961)记录矩阵的最大值，6行6，2)记录矩阵的最大值，绘制3行3列，34，群集图表：x1 x 6x3x4 x2 x 7x5x8，0.99、41、4、5、42，43；群集方法包括系统群集和分步群集，输入数据集包括常规数据集、相关矩阵(生成CORR过程)或协方差矩阵(如FACTOR)SAS提供了群集过程，1，CLUSTER通过11种方式对坐标或距离数据的观测值进行系统群集。观察太多的时候，不能直接使用。2、对于坐标数据，FASTCLUS使用K- means方法逐步群集观测值；如果观测值很多，则使用FACTCLUS过程群集初始群集，然后使用CLUSTER过程群集系统。3、VARCLUS通过多组件分析集系统地群集或分阶段群集变量。4，TREE绘制CLUSTER或VARCLUS进程生成的输出的树视图。44，CLUSTER过程通过开始将每个观测组成其自己的类，然后求出两个观测值之间的距离来合并两个最近的观测值。这个过程继续进行，每次都减少，直到合成一类。根据问题的性质，可以选择的11种聚类方法取决于计算两个类别之间距离的方法。METHOD=指定方法AVERAGE(平均法)、CENTROID(重心法)、COMPLETE(最大距离法)、DENSITY(密度法)、MEDIAM(中点垂直法)、COMPLETE 类别间距离除以观察间距离的平均值，F，t*2峰值(波动)越大，分类就越重要，48，49，50，51，52，53，研究市场上各种饮料消费的规律，研究各种饮料消费类型，54，55，56，57，58，59，60，以及用于解决具有批量数据或复杂类别结构的群集分析问题。两阶段聚类方法特征：1、处理离散变量和连续变量的能力2、群集数3的自动选择、通过预先选择样本的部分数据来构建群集模型4、可以处理大容量样本数据、63、简单介绍的基本原理是第一阶段预聚类。记录的初始分类，自定义的最大类别数。配置和修改“特征树”(CTFree)以完成此操作。第二步：公式聚类。在第一阶段重新群集完成的备用群集并确定最终群集体系后，系统将根据一定的统计标准确定群集的类别数。以后可以通过传统的群集方法进行群集(在SPSS中使用集成层群集方法)。64，65，66，67，输出每个变量在集群中的比重，输出集群蛋糕分钟数，每个变量一个，每个类型两