聚類分析和主成分分析(存儲版)
【正文】 數(shù)量是 連續(xù)數(shù)量 。 ? 作為統(tǒng)計學的一個分支，聚類分析已有多年的研究歷史，這些研究主要集中在 基于距離的聚類分析 方面。 ? 在 生物方面 ，聚類分析可以用來獲取動物或植物所存在的層次結(jié)構(gòu)，以及根據(jù)基因功能對其進行分類以獲得對人群中所固有的結(jié)構(gòu)更深入的了解。聚 類 分 析 計算機在生物工程中的應用 上海應用技術學院 香料香精技術與工程學院 授課老師：王 一 非 15901786915 :46478797 “物以類聚，人以群分”，現(xiàn)實世界中存在大量的分類問題。 ? 聚類還可以從地球觀測數(shù)據(jù)庫中幫助識別具有相似的土地使用情況的區(qū)域。 ? 許多統(tǒng)計軟件包，諸如： SAS、 SPSS 和SPLUS等都包含它許多聚類分析工具。在間隔尺度中如果存在絕對零點，又稱比例尺度。 先將 n個元素看成 n類，然后將性質(zhì)最接近（或相似程度最大）的兩類合并為一個新類，得到n1類。 六、 tree過程 ? 畫出用于描述整個聚類過程的樹狀圖 ? 兩種： 根在頂部 根在左側(cè) ? 被聚類的個體稱為葉 ? 包含所有個體的類稱為根 根 葉 枝 七、運用 SAS進行聚類分析 ? 下表列出了 1999年全國 31個省市和自治區(qū)的城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年消費性支出的八個主要變量數(shù)據(jù)。 ? 在社會經(jīng)濟的研究中 ， 為了全面系統(tǒng)的分析和研究問題 ， 必須考慮許多經(jīng)濟指標 ， 這些指標能從不同的側(cè)面反映我們所研究的對象的特征 ， 但在某種程度上存在信息的重疊 ， 具有一定的相關性 。 主成分分析的目的是簡化變量 ，一般情況下主成分的個數(shù)應該小于原始變量的個數(shù) 。 到底應該選擇多少個主成分 ， 在實際工作中 ，主成分個數(shù)的多少取決于能夠反映原來變量 80%以上的信息量為依據(jù) ， 即當 累積貢獻率 ≥80%時的主成分的個數(shù)就足夠了 。 。 input x1 x2 x3 y。 顯然 ， 如果只考慮 xl和x2 中的任何一個 ， 那么包含在原始數(shù)據(jù)中的經(jīng)濟信息將會有較大的損失 。 當分析中所選擇的經(jīng)濟變量具有不同的量綱 ，變量水平差異很大 ， 應該選擇基于相關系數(shù)矩陣的主成分分析 。 更有意思的是 ， 這三個變量其實都是可以直接測量的 。從幾何觀點來考慮。在名義尺度中只取兩種特性狀態(tài)的變量是很重要的，如電路的開和關，天氣的有雨和無雨，人口性別的男和女，醫(yī)療診斷中的“十”和“一”，市場交易中的買和賣等都是此類變量。 指標度量時用數(shù)量來表示，其數(shù)值由測量或計數(shù)、統(tǒng)計得到，如長度、重量、收入、支出等。由于各應用數(shù)據(jù)庫所包含的數(shù)據(jù)量越來越大， 聚類分析已成為數(shù)據(jù)挖掘研究中一個非?；钴S的研究課題 。 ? 許多領域，包括食品感官與品質(zhì)分析，物種分類，風味物質(zhì)研究等等 二、聚類分析的典型應用 ? 在 商業(yè)方面 ，聚類分析可以幫助市場人員發(fā)現(xiàn)顧客群中所存在的不同特征的組群；并可以利用購買模式來描述這些不同特征的顧客組群。 一、什么是聚類分析
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