聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。
聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。
从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。
定义:
依据研究对象(样品或指标)的特征,对其进行分类的方法,减少研究对象的数目。
各类事物缺乏可靠的历史资料,无法确定共有多少类别,目的是将性质相近事物归入一类。
各指标之间具有一定的相关关系。
聚类分析(cluster
analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析区别于分类分析(classification
analysis) ,后者是有监督的学习。
变量类型:定类变量、定量(离散和连续)变量
样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,寻找合理的度量事物相似性的统计量。
1、性质分类:
Q型聚类分析:对样本进行分类处理,又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度,如欧式距离、极端距离、绝对距离等
R型聚类分析:对指标进行分类处理,又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度,相关系数、列联系数等
2、方法分类:
1)系统聚类法:适用于小样本的样本聚类或指标聚类,一般用系统聚类法来聚类指标,又称分层聚类
2)逐步聚类法:适用于大样本的样本聚类
3)其他聚类法:两步聚类、K均值聚类等
九、判别分析
1、判别分析:根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体
2、与聚类分析区别
1)聚类分析可以对样本逬行分类,也可以对指标进行分类;而判别分析只能对样本
2)聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,也知道分几类
3)聚类分析不需要分类的历史资料,而直接对样本进行分类;而判别分析