聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

3.聚类分析的基本思想 一、什么是聚类分析? 聚类分析(P54) 是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。将个体或对象分类,使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强

12.1 聚类分析的基本原理 12.1.1 什么是聚类分析? 12.1.2 相似性的度量 12.2 层次聚类 12.2.1 层次聚类的两种方式 12.2.2 类间距离的计算方法 12.2.3 层次聚类的应用 12.3 K-均值聚类 12.3.1 K-均值聚类的基本过程 12.3.2 K-均值聚类的应用 12.3.3 使用聚类方法的注意事项

 聚类分析的概念 一、聚类分析的基本思想 ★相似的归为一类。 ★模式相似性的度量。 ★无监督分类算法。 二、特征量的类型 ★物理量----(重量、长度、速度) ★次序量----(等级、技能、学识) ★名义量----(性别、状态、种类)  模式相似性测度  类的定义与类间距离  聚类的算法

一、聚类分析的含义:聚类分析(Cluster Analysis)是利用多个样品或多个观测指标(变量)对样品或指标进行分类的一种多元统计方法。 二、适宜资料:多个样品的多个观测指标待分类的数据

聚类分析 1 聚类分析的基本思想 2 相似度的度量 3 种系统聚类法 4 系统聚类方法的SPSS实现 5 K-均值聚类法的SPSS实现

什么是聚类分析? 聚类(簇):数据对象的集合 在同一个聚类(簇)中的对象彼此相似 不同簇中的对象则相异

针对传统的利用极点等密度图和玫瑰图的结构面分组方法主观性强和聚类分析方法不够直观的缺点,建议利用模糊C均值(FCM)聚类的隶属度的结果,结合图形技术绘制隶属度等值线图来进行结构面分组.隶属度等值线图充分利用了模糊C均值聚类中隶属度的信息,展现每个聚类的隶属度的空间分布规律,并且可以分辨出因随机因素形成的结构面,还可以直观地读出聚类中心的范围.三山岛金矿的实例证明,该方法同时具有传统方法直观和聚类分析方法客观的优点,并且能够适应优势组不明显的数据

在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上,对14种岩石静载和动载特性参数、岩石容重以及岩体完整性系数测试与计算的结果进行了线性相关性统计分析.结果发现,岩石静载抗拉强度、容重和岩体整体性系数三个指标线性相关性较低或基本不相关,可以同时采用且仅采用这三个指标对岩体的可爆性进行可靠描述.基于此结果,同时考虑到岩石爆破破坏的动载特性,对本钢矿业公司某矿山的14种岩石容重、静载抗拉强度、岩体整体性系数、动载冲击强度进行了加权聚类分析,提出了该矿山岩体可爆性分级的方法

本文采用模式识别方法推断烧结矿质量。在给出模糊系统聚类分析算法基础上,用软件实现了基于模糊聚类分类器和动态聚类分类器,并用现场实测的样本采用\留一法\分别对这两种分类器性能进行检验。结果表明:模糊聚类分析法对于先验知识较少、样本量不大时,性能较佳