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文档简介
6.6综合案例综
合
案
例各省消费性支出的聚类数据2011年全国31个省级行政区的城镇居民家庭人均消费性支出的8个主要指标的数据。根据这些数据，把31个省用k均值聚类法分成4到5类。综
合
案
例各省消费性支出的聚类数据综
合
案
例各省消费性支出的聚类用快速聚类法分成4类
因为各列都是某一类别的消费的平均值，所以是可比的，不需要进行标准化处理。如果各列不可比而且方差相差比较悬殊，则应该进行标准化处理，比如每列除以标准差，每列除以极差，每列改成秩统计量，等等。综
合
案
例各省消费性支出的聚类用快速聚类法分成4类综
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例各省消费性支出的聚类用散点图矩阵表现分类效果综
合
案
例各省消费性支出的聚类用散点图矩阵表现分类效果综
合
案
例各省消费性支出的聚类用主成分图表现分类
因为聚类的数据是多元的，所以难以用普通散点图表现聚类结果。可以计算数据的主成分分析，用前两个主成分作散点图并用不同颜色表示不同类别。综
合
案
例各省消费性支出的聚类用星图验证分类
因为聚类的数据是多元的，所以难以用普通散点图表现聚类结果。可以计算数据的主成分分析，用前两个主成分作散点图并用不同颜色表示不同类别。综
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例各省消费性支出的聚类分类个数的考察
作解释变差比例的图形。从图形看2大类比较好。综
合
案
例陶器考古聚类
数据集pottery包含了对罗马统治时期英国的5个窑出土的陶器的化学测量数据。这5个窑分别处于3个不同地区。用k均值法聚类。综
合
案
例陶器考古聚类——散点图矩阵综
合
案
例陶器考古聚类
各个变量的方差：方差的差别较大，应进行标准化。可以每列除以标准差。综
合
案
例陶器考古聚类基于相关阵计算主成分，作前两个主成分的散点图：从主成分看明显分成3组，恰好是5个窑所在的三个地区。综
合
案
例陶器考古聚类用k均值聚类，对不同的类数计算解释百分比，作图显示：可以看出分成3类以后再增加分类的效益明显降低。综
合
案
例陶器考古聚类可以看出，分类1由1号窑组成，分类2由2、3号窑组成，分类3由4、5号窑组成，这3个分类恰好对应了5个窑所在的3各地区。作k均值聚类，按各类中心的变量值对类别重新编号，这样可以使得聚类的编号有稳定结果。对比kiln和clus_new的值：clus_new12345121
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