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聚类分析 特征

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什么是聚类 分析？这个分类的过程是聚类 分析 。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？聚类 分析内容非常丰富，包括系统性聚类方法、有序样本聚类方法、动态聚类方法和模糊 。

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 。越多越好 ， 代表性要求:特征反映待分类变量的区分性要求:不同研究对象的数值存在明显差异；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:当分布不集中在取值范围内，或者数据不符合正态分布时，最好将数据标准化 。

2、怎样运用SPSS进行 聚类 分析?步骤如下:操作设备:戴尔电脑操作系统:win101 。首先通过快捷方式打开工具SPSS 分析，默认显示数据视图 。2.切换到变量视图，然后添加name、m、c、e、s、r六个变量，其中name为字符串类型，其余为数字类型 。3.返回到数据视图，将相应的数据插入到六个变量列中 。4.点击分析菜单，然后选择分类>系统聚类 。5.打开聚类 分析窗口，将变量m和c移入变量框 。

3、子空间 聚类的特性【聚类分析 特征】根据算法思想，传统的聚类算法可以分为以下五类:①划分法:将数据集随机划分为k个子集，然后通过迭代重定位技术尝试将数据对象从一个簇移动到另一个簇，不断提高聚类的质量；(2)层次法:对给定的数据对象集进行层次分解，根据层次的形成方法可分为两类:聚合法和拆分法；③基于密度的方法:聚类是根据域对象的密度或某种密度函数生成的，使每一类在给定的区域内至少包含一定数量的点；④基于网格的方法:将物体空间量化成有限个单元，形成网格结构 ， 使聚类的所有操作都在这个网格结构上进行，大大提高了聚类的速度；⑤基于模型的方法:为每一类假设一个模型 ， 找到数据与给定模型的最佳拟合 。

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