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对有向图进行聚类分析

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第三，结合树形图，分析 ， 分层聚类，聚合成几类比较好，需要对比树形图的结果和实际数据分析 。聚类 分析解释，聚类 分析那树形视图呢？比较流行的方法有聚类和K-means 聚类，什么是聚类 分析？spss系统聚类 分析的图分为四类，如何收集用户的特征聚类 分析 。

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 。目标是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个聚类的平均值 。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 。
【对有向图进行聚类分析】
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、什么是 聚类 分析?说说它在地理学中的应用 。聚类分析解释 。回归分析正态回归分析方法是在掌握大量观测数据的基础上，建立因变量与自变量之间的回归函数表达式(称为回归方程) 。聚类 分析的作用是建立一种分类方法，将一批样本或变量按其亲和力进行分类 。距离有很多种，其中欧氏距离在聚类-1/中应用最广泛，其表达式如下:Xik表示第I个样本的第k个指标的观测值，Xjk表示第J个样本的第k个指标的观测值，dij表示第I个样本与第J个样本之间的欧氏距离 。

具有相似性质的样品可以归为一类 。当样本之间的距离确定后，应对样本进行分类 。分类方法有很多种 。本节只介绍系统聚类方法，这是聚类-1/中应用最广泛的方法 。首先将n个样本中的每一个归入自己的类别，然后将距离最小的两个类别一次合并为一个类别 。在合并之后，重新计算类之间的距离，并且继续这个过程，直到所有的样本被分类到一个类别中 。分类结果可以绘制成直观的聚类谱系图 。

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