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灰度聚类分析法,spss聚类分析法经典案例

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传统的统计聚类分析方法有系统聚类法、分解法、加法、动态聚类法、有序样本聚类法、重叠聚类 。什么是聚类 Analysis聚类什么是算法聚类Analysis是指将一组物理或抽象对象分组到由相似对象组成的多个类中的分析过程，聚类分析是探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准 ， 聚类分析可以从样本数据中自动分类 。

1、基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用多属性决策方法已成功应用于工程、经济、市场分析和管理等实际问题 。人们往往要面对许多指标，从许多可供选择的方案中做出决策，即进行比较、排序或选择最佳方案 。系统深入地研究多属性决策方法对于解决实际问题具有重要意义 。本文在深入分析主成分分析、理想解等经典决策方法的基础上，引入灰色系统理论，提出了几种基于灰色关联分析的决策模型，为贫信息环境下的决策问题提供了一些新思路 。

2、如何进行 聚类分析?1、聚类Analysis聚类分析是指将一组组物理或抽象对象分组到由相似对象组成的多个类中的分析过程 。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程 ， 因此同一簇中的对象非常相似，而不同簇中的对象则非常不同 。聚类分析是探索性的分析 。在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准 。聚类分析可以从样本数据中自动分类 。

不同研究者用聚类分析同一组数据，聚类的数量可能不一致 。2.因子分析因子分析是指从变量组中提取公共因子的统计技术 。因子分析是从大量数据中寻找内在联系，降低决策难度 。因子分析的方法有10多种，如重心法、image 分析法、最大似然解、最小二乘法、alpha提取法、Rao典型提取法等 。这些方法大多是基于相关系数矩阵的近似方法 。不同的是相关系数矩阵的对角线值是用不同的共性□2来估计的 。

3、常用的主流数据统计分析方法:1. 聚类分析1 。系统聚类方法:来自N班1班2 。分解方法:从类1，类N，3 。K-means法:在聚类的过程中，事先确定其处于K类，适用于数据量较大的数据 。4.订购样品- 。a .闵可夫斯基距离:绝对距离、欧几里德距离、切比雪夫距离b .马哈拉诺比斯距离c .甘兰距离d .标称标度距离度量a .夹角余弦b .相关系数a .闵可夫斯基距离在实践中应用广泛 ， 但存在一些缺点 。一、距离与各指标的观测单位有关，具有一定的人为性 。
【灰度聚类分析法,spss聚类分析法经典案例】
4、【数据分析基础】 聚类分析划分方法:KMEANS(K均值)、KMEDOIDS(K中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次分析方法:BIRCH算法(平衡迭代协议和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAM 。基于密度的算法:DBSCAN算法(基于高密度连续区域)、DENCLUE算法(密度分布函数)、光学算法(对象分类识别)基于网格的方法:STING算法(统计信息网络)、CLIOUE算法(聚类高维空间)、波簇算法(小波变换)基于模型的方法:统计方法、神经网络方法KMeans 聚类，也称为fast 聚类，将数据分成预定的
5、 聚类分析优缺点的优缺点如下:1 。优点K-means算法是求解聚类的经典算法，简单快速，对于处理大型数据集，该算法具有相对的可扩展性和高效性，因为其复杂度约为O(nkt)O(nkt)O(nkt)，其中N为所有对象的个数，K为聚类个数，T为迭代次数 。通常是 。

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