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多指标聚类分析方法,聚类分析方法有哪些

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多变量分析聚类分析也叫分类学 。常用的分析方法有什么问题？1.常用的数据分析方法有哪些？1.-0 分析(聚类分析)聚类123455，属于split 聚类方法，聚类 分析是探索性的分析，在分类的过程中 ， 人们不必事先给出一个分类标准 。聚类 分析我们可以从样本数据入手 。

1、 聚类 分析(clusteranalysis【多指标聚类分析方法,聚类分析方法有哪些】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 。

2、如何用excel对数据进行 聚类 分析?-0/ 分析使用excel进行数据的方法如下:由于数据维度不同会影响聚类分析的结果，所以在分析中 ， 这个经验例子比较简单，只需要对有序尺度数据进行无量纲化 。对于有序刻度 ， 可以通过数字编码转换成间距型 。比如优秀、良好、中等、及格、不及格 ， 先把外语的数据类型改成数值型，再把数据属性值改成“5”、“5”、“4”、“4”、“2”，分别对应前面的优秀、优秀、好、好、好、及格 。

本例的一致处理见附图 。选择分析分类系统聚类进入系统聚类设置页签 。进入选项卡，使用标准化数据作为变量 。然后，您可以选择聚类的各种方式和方法以及要生成的图标 。这里，我们检查树视图之后的其他默认设置 。点击确定，查看spss自动处理输出的结果 。根据spss输出的结果是分析 。

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