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判别分析与聚类分析区别,聚类和判别分析的区别和联系

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C.应用:分类与预测d. 判别 分析和聚类分析:I .聚类 Ii .判别 分析，样本的分类已经提前确定 ， 需要利用训练样本建立判别准则对新样本进行判断和分类 。聚类-2聚类和分类的区别在于聚类所要求的类是未知的 。

1、16种常用的数据 分析方法汇总 1、描述统计学描述统计学是指用制表和分类、图形和统计数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度和峰度 。1.填补缺失值:常用方法:消元法、平均法、最小近邻法、比率回归法、决策树法 。2.正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前有必要进行正态性检验 。常用方法:非参数检验、K-数量检验、PP图、QQ图、W检验和动态差分法 。

1)U-检验条件:当样本含量n较大时，样本值符合正态分布；2)T检验条件:当样本含量n较小时，样本值符合正态分布；单样本T检验:推断该样本的总体均值μ是否不同于已知的总体均值μ0(通常是理论值或标准值)；B配对样本的t检验:当总体均值未知且两个样本可以配对时，同一对中的两个样本在各种可能影响处理效果的条件上相似；c两个独立样本t检验:不可能找到两个各方面都非常相似的样本进行配对比较 。

2、什么是 聚类 分析,它有什么作用呢?1 。与多元分析、聚类的其他方法相比很粗糙，理论也不完善，但因为它已经成功应用于心理学、经济学、社会学、管理学、医学、地质学、生态学等 。2.聚类 分析除了独立的统计功能 ， 还有一个辅助功能，就是配合其他统计方法对数据进行预处理 。
【判别分析与聚类分析区别,聚类和判别分析的区别和联系】
同时，如果聚类不是基于个案，而是将聚类和聚类的结果先给变量，则可以在每一类中推导出一个最有代表性的变量 ， 从而减少进入回归方程的变量数量 。3.聚类 分析是一种多元统计方法，研究按照某些特征对研究对象进行分类 ， 不关心特征与变量之间的因果关系 。分类的结果是 ， 类别之间的个体差异应该较大，而同一类别内的个体差异应该相对较小 。

3、分类和 聚类的区别及各自的常见算法1、分类与聚类:分类 ， 对于一个分类器来说，你通常需要告诉它一些例子比如“这个东西分为某些类” 。理想情况下，分类器将从它获得的训练集中“学习”，从而有能力对未知数据进行分类 。这个提供训练数据的过程通常被称为supervisedlearning和Clustering( 聚类) ， 简单来说就是把相似的东西分组到一个组里 。当聚类，我们不在乎某一个品类是什么，我们需要达到的是把相似的东西聚在一起 。

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