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文档简介

1、第九章 聚类分析与判别分析案例研究 我们所研究的指标或数据之间存在不同程度的相似性。聚类分析和判别分析都是研究事物分类的基本方法。聚类分析是采用定量数学方法，根据样品或指标的数值特征，对样品进行分类，来判定各样品之间的亲疏关系；聚类分析是一种使用简单但却粗糙的分析方法。判别分析是在已有分类结果的基础上提取信息，构造判别函数，然后根据判别函数对为之分类样本进行分类的一种方法。聚类分析主要有二阶段聚类、K中心聚类和层次聚类。我们首先逐一介绍这些分析方法的功能和意义。9.1.1 二阶段聚类分析的功能与意义 二阶段聚类分析是一种新型的分层聚类方法，主要用于一般的数据挖掘和多元统计的交叉领域模式分类，其

2、算法适用于任何尺度的变量。9.2.1 K中心聚类分析的功能与意义 K中心聚类又称作K均值聚类，由研究者事先指定类别数K，初始类中心的选择可以由研究者指定， 也可以由程序自动给出，然后不断调整分类中心， 直至收敛。K中心聚类是一种快速聚类方法，适合处理大样本数据。值得注意的是，在运用K均值聚类方法对数据进行分析时，要考虑到数据的量纲 差异，如果不同变量的数量级相差太大，就要先 对数据进行标准化处理，然后再进行分析。9.3.1 层次聚类分析的功能与意义 层次聚类分析又叫做系统聚类分析，是目前使用最多的一种聚类方法。层次聚类分析，是先将每一个样本看做一类，然后逐渐合并，直至合并为一类的一种合并法。层次聚类分析的优点很明显，它可以对样品进行聚类，样品可以为连续或分类变量， 可以提供多种距离测量方法和结果表示的方法。9.4.1 判别分析的功能与意义 与前面所讲述的聚类分析不同，判别分析是在已知研究对象分成若干类型，并已知各种类型的样品观测数据的基础上，根据某些准则建立判别方程，然后根据判别方程对位置所属类别的事物进行分类的一种分析

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