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多元统计聚类分析,聚类分析所需要的多元变量的特征

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聚类 分析，多元 统计有哪些共性分析方法多元回归分析，判别分析，聚类 。聚类有哪几种算法聚类 分析又称group 分析，是(样本或指标)分类问题研究之一统计，具体要求是多元-2分析Method分析Data、聚类-3/方法有什么问题 。

1、常用的 分析方法有哪些问题1:有哪些常用的数据分析方法？1.-0 分析(聚类分析)聚类分析指物理结合 。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程，因此同一簇中的对象非常相似，而不同簇中的对象则非常不同 。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 。

不同的研究者对同一组数据进行聚类 分析 ， 得到的聚类的数量不一定一致 。2.Factor分析(Factor analysis)Factor分析是指从变量组中提取公因子的技术 。因素分析是从大量数据中寻找内在联系，降低决策难度 。因子分析的方法有10多种，如重心法、image 分析法、最大似然解、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等 。
【多元统计聚类分析,聚类分析所需要的多元变量的特征】
2、城乡收入差距 分析【省与省之间城乡收入差距的 聚类 分析】[摘要]本文基于多元统计分析，应用聚类 分析的方法，最后，提出了缩小我国城乡居民收入差距的一系列政策建议 。【关键词】聚类分析；收入差距；政策建议 。引言众所周知，我国城乡收入差距呈现大起大落 。

3、主成分 分析, 聚类 分析,因子 分析的基本思想以及他们各自的优缺点 。主成分分析与因子的差分析 1 。目的不同:Factor 分析很多变量被看作是一些对每个变量都有作用的共同因素和一些只对一个变量有作用的特殊因素的线性组合 ， 所以需要从数据中检查配对 。主成分分析仅从空间生成的角度，找到几组不相关的新变量(主成分) ， 可以解释许多变量的大部分变异 。2.线性表示的方向不同:因子分析是表示为公因子的变量的线性组合；主成分分析将主成分表示为变量的线性组合 。

4.提取主因子的方法不同:factor 分析不仅有主成分法 ， 还有最大似然法和主轴因子法，基于这些方法得到的结果也不同；主成分只能用主成分法提取 。5.主成分和因子的变化:当给定协方差矩阵或相关矩阵的特征值唯一时 ， 主成分一般是固定的；但是因子分析不是固定的 ， 可以旋转得到不同的因子 。

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