锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

c均值聚类分析,k均值聚类SPSS

经验分享睿知

这个分类的过程是聚类 分析 。做模糊C-1聚类(FCM聚类 分析(聚类分析 ， 这里看一下聚类-2，聚类 分析又称为group 分析 ， 是一种统计学分析研究(样本或指标)分类的方法，聚类 分析是什么意思？比较流行的方法有聚类K-1聚类Data分析One聚类-2/RFM 。

1、 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 。有m个样本单元，每个样本测量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 分析的目的密切相关 。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 。

2、在matlab中做模糊C 均值 聚类(fcm 3、 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 均值 聚类 ， 属于拆分聚类方法 。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 。目的是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个簇的均值 。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 。

4、使用K-Means算法进行 聚类 分析程序【c均值聚类分析,k均值聚类SPSS】你有四维数据，我有一维数据kmeans 。请尝试# include # include # including namespacested；intN//数据个数intK//集数int * CenterIndex//质心索引集，

    推荐阅读


    上一篇：职位分析流程图,HAZOP分析流程图

    下一篇：大数据金融企业的影响分析