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1、聚类分析科技名词定义中文名称：聚类分析英文名称:clseranayis定义1：按照某种距离算法对数据点分类。 所属学科：地理学(一级学科）;数量地理学(二级学科）定义2：把观测或变量按一定规则提成组或类的数学分析措施。所属学科:生态学(一级学科）；数学生态学（二级学科) 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定发布 百科名片聚类分析指将物理或抽象对象的集合分构成为由类似的对象构成的多种类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目的就是在相似的基本上收集数据来分类。聚类源于诸多领域,涉及数学，计算机科学,记录学，生物学和经济学。在不同的应用领域,诸多聚类技术都得到了发展,这些技术措施被用作描
2、述数据，衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。目录概念 聚类分析的定义 1. 聚类措施 2. 算法原理：二、鉴别分析模型 三、有关记录量 四、两组鉴别 一、因子分析模型(FA） 二、有关记录量 三、FA环节 重要应用 1. 在商业上2. 在生物上 3. 在地理上 4. 在保险行业上 5. 在因特网应用上 6. 在电子商务上重要环节 聚类分析算法概念聚类分析的定义1. 聚类措施 2. 算法原理：二、鉴别分析模型三、有关记录量四、两组鉴别一、因子分析模型（)二、有关记录量三、F环节 重要应用1. 在商业上2. 在生物上 3. 在地理上4. 在保险行业上 5. 在因特网应用上 6.
3、 在电子商务上 重要环节 聚类分析算法展开编辑本段概念聚类与分类的不同在于，聚类所规定划分的类是未知的。 聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一种过程,因此同一种簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。 从记录学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种措施。老式的记录聚类分析措施涉及系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多出名的记录分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相称于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类
4、或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动拟定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观测式学习,而不是示例式的学习。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的重要任务之一。并且聚类可以作为一种独立的工具获得数据的分布状况，观测每一簇数据的特性，集中对特定的聚簇集合伙进一步地分析。聚类分析还可以作为其她算法（如分类和定性归纳算法）的预解决环节。 编辑本段聚类分析的定义 根据研究对象(样品或指标）的特性，对其进行分类的措施,减少研究对象的数目。 各类事物缺少可靠的历史资料,无法拟定共有多少类别,目的是将性质相近事物归入一类。 各指标之间具有一定的有关关系。 聚类分析(cluseran
5、alysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusers)的记录分析技术。 聚类分析也叫分类分析（clasificain analys)或数值分类（nrial axono） 变量类型:定类变量、定量（离散和持续)变量 聚类措施 层次聚类(Hierarchicallustin） 合并法 分解法 树状图 非层次聚类 K均值聚类法(K-ens Clusterng) 智能聚类法 聚类分析的有关记录量 聚合过程表 群重心 群中心 群间距离 分层聚类分析的环节 定义问题与选择分类变量 聚类措施 拟定群组数目 聚类成果评估 成果的描述、解释K-en Clser(迅速样品聚类)过程 属于非层次聚类法的
6、一种 措施原理 选择(或人为指定)某些记录作为凝聚点 按就近原则将其他记录向凝聚点凝集 计算出各个初始分类的中心位置(均值） 用计算出的中心位置重新进行聚类 如此反复循环，直到凝聚点位置收敛为止 meas Cluster过程 措施特点 规定已知类别数 可人为指定初始位置 节省运算时间 样本量不小于1时有必要考虑 只能使用持续性变量 K均值聚类法分析环节 定义问题 拟定群组数目 成果的描述、解释 TwoSteCluste过程 特点: 解决对象:分类变量和持续变量 自动决定最佳分类数 迅速解决大数据集前提假设： 变量间彼此独立 分类变量服从多项分布，持续变量服从正态分布 模型稳健 算法原理: 第一
7、步：逐个扫描样本,每个样本根据其与已扫描过的样本的距离，被归为此前的类，或生成一种新类 第二步,对第一步中各类根据类间距离进行合并,按一定的原则，停止合并 鉴别分析 Discrat nlsis 简介： 鉴别分析 分类学是人类结识世界的基本科学。聚类分析和鉴别分析是研究事物分类的基本措施，广泛地应用于自然科学、社会科学、工农业生产的各个领域。 鉴别分析A概述 DA模型 DA有关的记录量 两组DA 案例分析 鉴别分析 鉴别分析是根据表白事物特点的变量值和它们所属的类,求出鉴别函数。根据鉴别函数对未知所属类别的事物进行分类的一种分析措施。核心是考察类别之间的差别。 鉴别分析 不同：鉴别分析和聚类分析
8、不同的在于鉴别分析规定已知一系列反映事物特性的数值变量的值，并且已知各个体的分类。 DA合用于定类变量(因）、任意变量(自） 两类：一种鉴别函数; 多组：一种以上鉴别函数 D目的 建立鉴别函数检查不同组之间在有关预测变量方面与否有明显差别 决定哪个预测变量对组间差别的奉献最大 根据预测变量对个体进行分类编辑本段二、鉴别分析模型 要先建立鉴别函数 a1x+a2x+.nxn，其中：为鉴别分数（鉴别值），x1 2.xn为反映研究对象特性的变量,a1 a2.n为系数 编辑本段三、有关记录量 典型有关系数 特性值 (0， 1) = Sw/St fo XlWks 组重心 分类矩阵 编辑本段四、两组鉴别 定
9、义问题 估计D函数系数 拟定A函数的明显性 解释成果 评估有效性 定义问题 鉴别分析的第一步 第二步就是将样本分为: 分析样本 验证样本 估算鉴别函数系数 直接法(dretthod）就是同步用所有的预测变量估计鉴别函数，此时每个自变量都涉及在内,而不考虑其鉴别能力。这种措施合用于前期研究或理论模型显示应涉及哪些自变量的状况。逐渐鉴别分析(tepwise discrminan nalysi），预测变量根据其对组别的鉴别能力被逐渐引入。 拟定明显性 零假设:总体中各组所有鉴别函数的均值相等。 特性值 典型有关系数 (0, 1)转换成卡方值检查l Wiks 见travel.s 解释成果 系数的符号无
10、关紧要，但可以表达每个变量对鉴别函数值的影响，以及与特定组的联系。 我们可以通过原则化鉴别函数系数的绝对值初步判断变量的相对重要性。 通过考察构造有关系数,也可以对预测变量的相对重要性进行判断。 组重心 评估鉴别分析的有效性 根据分析样本估计出的鉴别权数，乘以保存样本中的预测变量值，就得出保存样本中每个样本的鉴别分。 可以根据鉴别分及合适的规则划分为不同的组别。 命中率（hit ratio）或称样本对的分类概率,就是分类矩阵对角线元素之和与总样本数的比例。 比较样本对的分类比例与随机对的分类比例。 因子分析 Fact Aalysi 因子分析 因子分析模型 因子分析有关记录量 因子分析环节 案例
11、分析 编辑本段一、因子分析模型（A)基本思想 因子分析模型 A的基本思想 “因子分析”于193年由hustne提出，概念来源于Pesn和Spearmen的记录分析 F用少数几种因子来描述多种变量之间的关系,有关性较高的变量归于同一种因子; F运用潜在变量或本质因子（基本特性)去解释可观测变量 FA模型 XaF1+a12F2+a1Fp+v1 X21+2F2+ a2pFp+ X=AF+VXi=i1F1+ai2F+ +aipFp+i m=aF1+pF2+ +mpFv Xi第i个原则化变量aip 第个变量对第p个公因子的原则回归系数 F 公因子 i 特殊因子 公因子模型 =X1122+ +Wm 2W2
12、1X1W2X+ +mXm i=W1X1+Wi2X2+ +WimXm pWp1X1+Wp2 +mXm Wi 权重,因子得分系数 Fi 第i个因子的估计值(因子得分） 编辑本段二、有关记录量Bartle氏球体检查：各变量之间彼此独立 MO值：FA合适性 因子负荷:有关系数 因子负荷矩阵 公因子方差(共同度） 特性值 方差比例(方差奉献率） 合计方差奉献率 因子负荷图 碎石图 编辑本段三、FA环节定义问题 检查FA措施的合用性 拟定因子分析措施 因子旋转 解释因子 计算因子得分 注意事项 样本量不能太小 变量有关性 公因子有实际意义 编辑本段重要应用在商业上聚类分析被用来发现不同的客户群,并且通过购
13、买模式刻画不同的客户群的特性。 聚类分析是细分市场的有效工具,同步也可用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场、选择实验的市场,并作为多元分析的预解决。 在生物上聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类,获取对种群固有构造的结识在地理上 聚类可以协助在地球中被观测的数据库商趋于的相似性 在保险行业上聚类分析通过一种高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同步根据住宅类型,价值，地理位置来鉴定一种都市的房产分组 在因特网应用上 聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息 在电子商务上 聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一种方面,通过度组聚类出具有相似浏览行为的客户,并分析客户的共同特性,可以更好的协助电子商务的顾客理解自己的客户,向客户提供更合适的服务。 编辑本段重要环节 1. 数据预解决， 2. 为衡量数据点间的
