讲聚类分析与判别分析演示文稿

讲聚类分析与判别分析演示文稿目前一页\总数二十六页\编于十八点（优选）第讲聚类分析与判别分析目前二页\总数二十六页\编于十八点K-均值聚类法基本原理

目前三页\总数二十六页\编于十八点K均值聚类法迭代终止条件两次迭代计算的聚心之间距离的最大改变量小于初始聚心间最小距离的

倍到达迭代次数的上限目前四页\总数二十六页\编于十八点K均值聚类的优缺点优点：占有内存少、计算量小、处理速度快，特别适合大样本的聚类分析缺点：1、应用范围有限，要求用户指定分类数目；2、只能对观测量聚类，而不能对变量聚类；3、所使用的聚类变量必须都是连续性变量。目前五页\总数二十六页\编于十八点利用如下数据将以下城市按照空气指标分类目前六页\总数二十六页\编于十八点

执行【Analyze】/【Classify】/【K-meansCluster】命令，弹出如图所示对话框目前七页\总数二十六页\编于十八点结果解读初始聚类中心表目前八页\总数二十六页\编于十八点迭代史表6次终止迭代目前九页\总数二十六页\编于十八点最终聚类中心表目前十页\总数二十六页\编于十八点7.2系统聚类法系统聚类法的基本思想是：视观测量（或者变量）各自成为一类；找性质最接近的两个类合并成一个新类，计算在新的类别分划下各类之间的距离；再将性质最接近的两类合并，直到所有模式聚成一类为止。目前十一页\总数二十六页\编于十八点

系统聚类法优点：既可以对观测量也可以对变量进行聚类；所使用的变量既可以是连续变量也可以是分类变量；提供的距离计算方法和结果显示方法也很丰富。目前十二页\总数二十六页\编于十八点观测量聚类：按照交通情况对各地进行聚类目前十三页\总数二十六页\编于十八点

执行【Analyze】/【Classify】/【HierarchicalCluster】命令，弹出如图所示的对话框目前十四页\总数二十六页\编于十八点结果解读聚类进度表目前十五页\总数二十六页\编于十八点龙骨图目前十六页\总数二十六页\编于十八点变量聚类：按照日照数对月份进行聚类

目前十七页\总数二十六页\编于十八点

结果解读聚类进度表垂直冰柱图从下往上看目前十八页\总数二十六页\编于十八点龙骨图目前十九页\总数二十六页\编于十八点7.3判别分析——Discriminant过程判别分析简介干什么？判别样品所属类型的一种统计方法与聚类分析的关系相同点：解决分类问题不同点：判别分析是在已知研究对象分成若干类型，对未知类型的样品进行判别分类目前二十页\总数二十六页\编于十八点判别分析的一般步骤目前二十一页\总数二十六页\编于十八点常用判别法距离判别法：根据已知分类的数据，分别计算各类的均值（重心），判别准则是任给一次观测，若它与第i类的重心距离最近，就认为它来自第i类。

◆注意：

距离一般采用马氏距离；距离判别适合对自变量均为连续变量的情况进行分类；距离判别对各类的分布无特定的要求。目前二十二页\总数二十六页\编于十八点Fisher判别法：借助方差分析的思想构造一个判别函数，其中判别系数的确定原则是使得类间的区别最大，而且类内的离差最小，利用判别函数计算出待判样品的判别指标，然后与判别临界值进行比较，判别它的类属。Fisher判别对各类分布、方差都没有限制。但当总体个数较多时，计算比较麻烦。目前二十三页\总数二十六页\编于十八点Bayes判别法：在考虑先验概率的前提下，利用Bayes公式计算样品来自第i类的后验概率，使用错判损失最小的概念作判别准则，建立判别函数，将待判样品归入来自概率最大类。Bayes判别主要用于多类判别，它要求总体呈多元正态分布.目前二十四页\总数二十六页\编于十八点逐步判别法：逐步判别法与逐步回归法的基本思想类似，都是逐步引入变量，每引入一个“最重要”的变量进入判别式，同时也考虑较早引入判别式的某些变量，若其判别能力不显著了，应及时从判别式中剔除去，直