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两步聚类分析

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Hierarchy 聚类，又称system 聚类，适用于少量数据的分类 。因为需要计算两个数据之间的距离，如果数据多 ， 分类速度会慢，分类质量会下降，该方法可以根据聚集系数判断最佳分类数 ， K-means 聚类，又称fast 聚类，适用于大量数据的分类，Fast 聚类作为一种简洁高效的聚类方法非常受欢迎，但是它最大的缺点是不能自己确定分类的个数，必须人工设置 。

1、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 。

2、16种常用的数据 分析方法汇总 1 。描述性统计描述性统计是指用制表和分类、图形和汇总数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度和峰度 。1.填补缺失值:常用方法:消元法、平均法、最小近邻法、比率回归法、决策树法 。2.正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前有必要进行正态性检验 。常用方法:非参数检验、K-数量检验、PP图、QQ图、W检验和动态差分法 。

1)U-检验条件:当样本含量n较大时 ， 样本值符合正态分布；2)T检验条件:当样本含量n较小时，样本值符合正态分布；单样本T检验:推断该样本的总体均值μ是否不同于已知的总体均值μ0(通常是理论值或标准值)；b配对样本的t检验:当总体均值未知且两个样本可以配对时，同一对中的两个样本在各种可能影响处理效果的条件上相似；c两个独立样本t检验:不可能找到两个各方面都非常相似的样本进行配对比较 。

3、 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差异过大，或者数据不符合正态分布时 ， 可能需要进行数据标准化 。
4、 聚类 分析【两步聚类分析】根据样本大小和研究需要选择不同的方法 。我只是在聚类分析聚类里做了系统，找本书你就全懂了，Hierarchy 聚类，又称system 聚类，适用于少量数据的分类 。因为需要计算两个数据之间的距离，如果数据多，分类速度会慢，分类质量会下降，该方法可以根据聚集系数判断最佳分类数 。K-means 聚类，又称fast 聚类，适用于大量数据的分类，Fast 聚类作为一种简洁高效的聚类方法非常受欢迎，但是它最大的缺点是不能自己确定分类的个数，必须人工设置 。

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