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聚类分析存在的问题

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【聚类分析存在的问题】聚类分析，聚类分析如何与判别式结合分析如何使用1 。聚类.在聚类 分析之前，我们不知道人口有多少种类型(把研究分成几种类型更合适，需要从计算上进行调整)，聚类 分析的目标是在类似的基础上收集数据进行分类 ， 聚类 分析主要用于探索性研究，分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终方案需要研究者的主观判断和后续的分析；不管实际数据中是否存在不同的类别，用聚类 分析就可以得到分成几类的解 。聚类 分析的解完全取决于研究人员选择的变量聚 。
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、如何运用 聚类 分析法?Use聚类分析Method分析表达式数据:1 。通过一系列测试将一组待测基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差 。2.Sample 聚类通过使用最密切相关的光谱 ， 例如，使用简单的分级聚类方法 。这个聚类也可以推广到每个实验样本，利用一组基因的总线性相关聚类 。3.多维层次分析(多维标度分析 ， 
3、 聚类 分析与判别 分析如何结合运用1 。聚类分析和判别式分析都是分类 。聚类 分析、Discrimination 分析之前是在群体类型已知的情况下 ， 确定当前新样本属于哪个群体 。如果不熟悉所研究的多元数据的特征，当然要做到聚类 分析才能考虑判别问题分析 。2.聚类 分析有两种:Q型聚类(对于样本聚类)和P型聚类(对于变量/123 。一般情况下，system 聚类方法可用于小样本数据，fast 聚类方法(k mean 聚类方法)可用于大样本数据 。
如果用前者，从R平方的变换可以看出，把N个样本分成几类比较合适 。比如分成五类时，R平方为0.9 ， 分成四类时 ， 其值迅速下降 。例如，如果R平方为0.4，则认为将N个样本分成五类更合适 。此外 ， 不同的分类方法可能会产生不同的分类结果，因此应根据实际情况选择最佳的分类方法 。3.判别分析 Fisher判别、Bayes判别和逐步判别 。
4、模糊数学 聚类 分析 fuzzy 聚类是利用模糊数学将客观事物按其特征、接近程度和相似程度进行分类，建立模糊相似关系的多元技术 。其算法主要有传递闭包法、动态直接聚类法和最大树法，其中动态直接聚类法的计算量最少 。在实际应用中，必须经过数据预处理，特别是归一化等处理步骤，选择合适的模糊关系建立模糊相似矩阵，然后进行聚类和模式识别 。

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