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聚类分析结构图

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聚类 分析可分为分层聚类和非分层聚类两种 。聚类-2聚类分析中确定类别数的目的是为了分类 ， 但多少个类别合适呢？聚类 分析(1)在市场调研中 ， 使用最多的是聚类 分析市场细分，该说明结合了两个问题:聚类 分析 ， 以及市场细分，常用统计学分析方法总结(聚类-2/，主成分分析 ， 因子分析1 ， 系统 。过程中确定在K类，适合数据量大的数据，4.有序样本按聚类: n样本排序，相邻样本聚类成一类 ， 5.Fuzzy 聚类方法:模糊数学方法，多用于定性变量，6.添加方法:依次添加样本 ， 全部添加到get 。

1、城镇土地分等与基准地价平衡信息系统设计与实现焦杨(武汉大学资源与环境科学学院，武汉)摘要:论述了城镇土地定级与基准地价平衡的技术路线、模型方法和系统设计思想，提出了系统的总体结构模式、功能模块划分、数据库组成和面向对象的系统类设计，并基于高级语言、GIS组件和数据库技术实现了系统 。实例表明，该系统设计可行、有效、实用 。关键词:城市土地分类；基准地价平衡；模块化；GIS城镇土地分类是通过影响城镇土地质量的经济、社会、自然因素的综合来揭示城镇之间土地质量的区域差异分析，采用多因素综合评价法判断城镇土地分类 。
【聚类分析结构图】
基准地价平衡是在现有土地定级和基准地价平衡成果的基础上，在统一基准地价内涵和修订的基础上，平衡区域范围内城镇基准地价 ， 建立区域内统一协调的基准地价体系 。目前，我国城镇基准地价体系已基本建立，但由于技术方法和基准地价内涵的不一致，城镇之间的基准地价不具有可比性 。

2、常用的 聚类方法有哪几种??3.1Kpototypes算法Kpototypes算法结合了可以处理符号属性的Kmeans方法和改进的Kmodes方法 。与Kmeans方法相比，Kpototypes算法可以处理符号属性 。3.2CLARANS算法(划分法)CLARANS算法是一种随机搜索聚类算法，是一种划分聚类方法 。它首先随机选取一个点作为当前点，然后在其周围随机检查一些不大于参数Maxneighbor的相邻点 。如果找到更好的邻点 ， 则移到邻点，否则视为局部最小值 。

算法要求聚类的所有对象都必须预调入内存 ， 数据集需要多次扫描，对于大数据量来说相当耗时耗空间 。虽然通过引入R-tree结构提高了其性能 ， 可以处理基于磁盘的大规模数据库，但是R*树的构建和维护成本太高 。该算法对脏数据和异常数据不敏感，但对数据对象和人的顺序极其敏感，只能处理凸形或球形边界聚类 。

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