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常用的聚类分析方法 不包括

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聚类 分析不同的方法往往会得出不同的结论 。_ Internet Data分析Data分析不同的数据分析方法会根据老师工作项目中的不同变量而采用，our常用data分析method-3聚类分析，factor 分析，correlation 。

1、微生物多样研究—β多样性 分析概述 1，β多样性分析简介1.β(Beta)多样性:是比较不同组之间不同样品/样本的微生物群落组成分析 。β diversity 分析)之前的数据“来源”:1)1)OTUs的丰度信息表；2)出现2)OTUs之间的系统关系，并计算unweightedunifrac和UnweightedUnifrac之间的距离 。通过多元统计方法 ， 主成分分析(PCA，PrincipalComponentAnalysis)和主坐标分析(PCoA，主成分分析)，未加权组平均聚类分析(up GMA ， unweighted pair group methods with daily methods)和其他方法分析 ， 从中找出不同样本(组)之间的差异 。
【常用的聚类分析方法 不包括】
2、 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 。

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 。

3、(21所谓聚类 分析是将个体按照特征进行分类 ， 使同一类别的个体相似度高，不同类别差异大 。这样研究者就可以根据不同类别的特点进行分析 ， 制定出适合不同类别的解决方案 。聚类 分析主要用于市场细分和用户细分领域 。如何把个人分成不同的类别？为了合理地开展聚类常用的指标包括“距离”和“相似系数” 。

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