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系统聚类分析的原理,CiteSpace聚类分析原理

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2.系统 聚类方法:也叫分层聚类方法，聚类 分析方法 。16.聚类 分析简介按特点分；目的是人在同一类别的个体之间可以有很高的相似度，但相似度不同 ， 而不同的类别有很大的差异，我们对变量执行聚类-3/并使用不同的类别定制解决方案，我们执行聚类是出于合理的目的，需要用合适的指标来衡量被试之间的实践紧密程度 。常用的指标有距离和相似系数、相似系数、相关系数、-0 分析 Tony的方法可能得到不同的分类结果，或者聚类-3/method但是分析method聚类result的合理性判断是主观的 ， 只要能合理解释和判断范畴内的异同，就认为聚类 result是可行的 。

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、 系统 聚类法、K均值 聚类法有什么区别?适用条件:系统 聚类方法适用于二维有序样本聚类样本数量比较均匀 。K-means 聚类 method适合快速高效的使用，尤其是在使用大量数据的时候 。两者的区别如下:1 。它指的是不同的1 ， k mean 聚类方法:它是一种迭代的聚类 分析算法 。2.系统 聚类方法:也叫分层聚类方法，聚类 分析方法 。第二，步骤不同 。1.K mean 聚类方法:步骤是随机选取k个对象作为初始聚类中心 ， 然后计算每个对象与每个种子聚类中心的距离，将每个对象赋给最近的-0 。

【系统聚类分析的原理,CiteSpace聚类分析原理】第三，目的不同 。1.K-means 聚类 Method:终止条件可以是没有(或最小数量)对象重新分配到不同的聚类，没有(或最小数量)聚类 center再次变化 ， 误差的平方和局部最小值 。2.系统 聚类方法:是以距离作为相似统计量时确定新类与其他类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、组平均法、离差平方和法、欧氏距离等 。

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