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聚类分析的实验目的,spss聚类分析实验原理

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总结聚类 分析步骤！本人聚类1 。准备(1)研究目的聚类 分析是根据事物本身的特点研究个体分类的方法，聚类，聚类 分析，是什么原理？聚类 分析是研究“物以类聚”的科学有效的方法，在做聚类 -3/时，针对不同的目的和要求，可以选择不同的统计和聚类方法 。

1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类，属于split 聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集 ， 根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目的是最小Esum(x\miu_i) ， 其中\miu_i是每个簇的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易 ， 这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心 ， 然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色 ， 重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。

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 。样本单位有m个，每个样本有n个指标(变量) 。原始数据矩阵中指标的选取非常重要:必要性要求与聚类分析目的密切相关 。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、一文总结 聚类 分析步骤!【聚类分析的实验目的,spss聚类分析实验原理】 1，聚类1 。准备(1)研究-2聚类-3/是根据事物本身的特点研究个体分类的方法 。(2)数据类型1)量化:数字具有比较意义 。比如数字越大，满意度越高，尺度就是典型的量化数据 。2)分类:数字没有比较意义，比如性别，1代表男性，2代表女性 。PS: SPSS AU会根据数据类型自动选择聚类方法 。

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