例7.2聚类分析:聚类分析关于聚类特点的例子分析聚类分析聚类分析根据事物本身的特点研究个体 。常用统计量分析方法汇总(聚类分析，主成分分析 ， 因子分析1，系统聚类法:从N类1到2，分解方法:从1类N类3.k .具有相邻顺序的样本被聚类成一类，5.模糊聚类法:模糊数学的一种方法，多用于定性变量 。6.加法:依次加入样本，全部相加得到一个聚类图 。
1、数据结构——图graph(基础概念图是由顶点和连接顶点的边组成的离散结构 。在计算机科学中，图是最灵活的数据结构之一，利用图模型可以解决很多问题 。比如生态环境中不同物种之间的竞争 ， 人与人之间的社会关系网络，化学上用图来区分结构不同但分子式相同的异构体，用分析计算机网络的拓扑结构来判断两台计算机是否可以通信，寻找两个城市之间的最短路径等等 。
e)美元.注意:顶点有时被称为节点或交叉点，边有时被称为链接 。无向图我们可以说，在这个图中，点集$V\{1，6\}$和边集$ e \ {(1，2)、(1，5)、(2，3)、(2，5)、(3 ， 4)、(4，5)、(4) 。在无向图中 ， 边$(u，v)$和边$(v，u)$是相同的，所以只记录一个 。简而言之 ， 对称 。有向图也很好理解，就是加上方向性，顶点$(u，
2、聚类 分析(clusteranalysis我们来看看聚类分析 。K-means聚类是一种流行的聚类方法，属于分割聚类方法 。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 。
【有向加权图聚类分析,系统聚类分析图结果解读】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 。
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