多元統(tǒng)計(jì)分析方法-文庫吧資料
2024-08-17 14:49本頁面
【正文】 最短距離法1/21/201/2最長距離法1/21/201/2中間距離法1/21/21/40重心法nknk+nrnrnk+nrnknj?nrnj0離差平方和法ni+nknj+nini+nrnj+nininj+ni0K近鄰聚類：先將樣本大致分為k類，再按某種規(guī)則逐步修改至比較合適法名最小距離法初步分類；修改分類；重復(fù)至樣本分類不再變動爬山法定義分類目標(biāo)函數(shù)其值由分類結(jié)果確定，q值越大越合理；初始分類；遍歷樣本若q變化值為正則表示合理,按照最大值q變化值進(jìn)行移動；重復(fù)直至樣本分類不再改變類間平方和爬山法：q為類間離差平方和改變分類類別數(shù)分解法：按距離常數(shù)C進(jìn)行分裂合并：類間距離b不斷合并統(tǒng)計(jì)：m個(gè)正態(tài)統(tǒng)計(jì)，有事先的置信度確定分割閾值 有序樣本的分類：分類結(jié)果不可打亂樣本次序最優(yōu)分割法：類似于離差平方和法Step1:定義類的直徑——該類樣本的離差平方和Step2:定義誤差函數(shù)：各類直徑之和DStep3:最小化誤差函數(shù)下的遞推公式：f(p(m,n))=min(f(p(m1,j1))+D(j,n)),n個(gè)樣本分成m類的最優(yōu)分法，可看成j1樣本分成m1類的最優(yōu)分法再加上最后（n+1j）樣本形成的m類樣本合并而成。 數(shù)量化方法: 原理：方差分析的方法（總方差固定條件下樣本間方差最大化）同時(shí)排列樣本與變量 數(shù)學(xué)方法：有原始陣求行和gj,列和fi按公式計(jì)算Xji,A=XX’求特征根，特征向量，按公式計(jì)算變量得分與樣本得分，所謂得分即是新坐標(biāo)下的坐標(biāo)值。 數(shù)學(xué)方法：有原始點(diǎn)對間的距離mij出發(fā)，根據(jù)兩者變換關(guān)系，計(jì)算出每一樣本點(diǎn)在新坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為aij的矩陣A；求出A的特征根與特征向量Vi；令C=ΛV 主坐標(biāo)分析與距離的關(guān)系并非任意給定的距離矩陣M均可找到其主坐標(biāo)。即得綜合樣本中的主分量。 q分析：從樣本著手分析， ：壓縮樣本，找出典型的綜合樣本 數(shù)學(xué)表示：仍然先求樣本間的相似系數(shù)，Qnni,j=X39。幾何解釋為原坐標(biāo)上單位長度在某個(gè)主坐標(biāo)軸上的投影長度。+λp=λjS11+S22+。 貢獻(xiàn)率：代表樣本點(diǎn)在這個(gè)主分量方向上的分散程度，若其值很小，表示樣本在該方向上的分散很小，這個(gè)主分量在分析樣本數(shù)據(jù)時(shí)所起作用不大。至于如何求U，事實(shí)上，所謂的最大方差即Dx=1n1nxαixαxβixβ的特征根，U’的第j列向量即為λj的特征向量。Ch2 主分量分析:從變量著手分析，將原來多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)方法。顯然a,d出現(xiàn)的次數(shù)越多，兩樣本越接近匹配系數(shù)：fij=a+dp=1絕對距離p修正的夾角余弦fij=ada+ba+cb+d(c+d)兩總體(樣本數(shù)均為n)兩組樣本的協(xié)方差矩陣Ypn,Xqn,Y與X的協(xié)方差矩陣covy,x=c11,c12,…,c1q…cp1,cp2,…,cpq=YX39。 小結(jié)多元總體該總體有多個(gè)屬性，可表示為X=x1…xp，考察一個(gè)P元總體即是考察這個(gè)總體中每個(gè)對象的P個(gè)屬性多元樣本矩陣X=x1,x2…xn=x11,x12,…,x1n
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