聚类 分析Measure相似性Method includes聚类分析Measure相似性Method includes:分层/模糊的常用分类方法聚类分析在数据分类中，常用的分类方法包括系统在模糊中 ， 即使采用相同的模糊相似度矩阵，不同的阈值也会产生不同的分类结果 。“如何确定这些分类的有效性”成为fuzzy 聚类的要点 。
1、四种 聚类方法之比较四种方法的比较聚类本文介绍了四种常用算法聚类、SOM和FCM ， 阐述了它们各自的原理和应用步骤，并用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较 。结果表明，FCM和kmeans的准确率较高，level 聚类的准确率最差，而SOM耗时最长 。关键词:聚类算法；kmeanslevel聚类；SOMFCM 聚类 分析是重要的人类行为 。早在童年时期 ， 一个人就通过不断完善聚类的潜意识模式，学会了如何区分猫、狗、动物和植物 。
2、 聚类 分析(ClusterAnalysis 聚类 ， 把相似的东西聚集在一起，把不相似的东西归入不同类别的过程 。这是一种将复杂数据简化为几个类别的方法 。有m个样本单元，每个样本测量n个指标(变量) 。原始数据矩阵:指标的选取很重要 。必要性要求:与聚类 分析的目的密切相关 。代表性要求并不是越多越好:反映待分类变量的特征差异化要求:不同类别研究对象的取值存在明显差异；独立性要求:变量不能高度相关(孩子的生长身高和体重非常相关)；分散性要求:分布最好不集中在数值范围内，当各种标准测量值的尺度相差太大，或者数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化 。
3、如何进行 聚类 分析?1 ， 聚类分析聚类分析是指将物理或抽象对象集合分组到由相似对象组成的多个类中的过程 。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程，所以同一簇中的对象数量非常大相似性，而不同簇中的对象差异很大 。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 分析我们可以从样本数据入手 。
【聚类分析的相似性矩阵,SPSS矩阵聚类分析树状图】不同的研究者对同一组数据进行聚类 分析，得到的聚类的数量不一定一致 。2.Factor分析Factor分析是指从变量组中提取公因子的统计技术 。因素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、Alfa提取法、Rao典型提取法等 。这些方法本质上大多是近似方法，是基于相关系数矩阵 。不同的是相关系数矩阵的对角线值是用不同的共性□2估计的 。
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