聚類分析方法有什么好處?
聚類分析也稱群分析或點群分析,它是研究多要素事物分類問題的數量方法,是一種新興的多元統計方法,是當代分類學與多元分析的結合。其基本原理是,根據樣本自身的屬性,用數學方法按照某種相似性或差異性指標,定量地確定樣本之間的親疏關系,并按這種親疏關系程度對樣本進行聚類。
聚類分析方法的特征
(1)、聚類分析簡單、直觀。
(2)、聚類分析主要應用于探索性的研究,其分析的結果可以提供多個可能的解,選擇最終的解需要研究者的主觀判斷和后續的分析。
(3)、不管實際數據中是否真正存在不同的類別,利用聚類分析都能得到分成若干類別的解。
(4)、聚類分析的解完全依賴于研究者所選擇的聚類變量,增加或刪除一些變量對最終的解都可能產生實質性的影響。
(5)、研究者在使用聚類分析時應特別注意可能影響結果的各個因素。
(6)、異常值和特殊的變量對聚類有較大影響,當分類變量的測量尺度不一致時,需要事先做標準化處理。
在聚類分析中,常用的聚類要素的數據處理方法有如下幾種:
①、總和標準化
②、標準差標準化
③、極大值標準化
④、極差的標準化
經過這種標準化所得的新數據,各要素的極大值為1,極小值為0,其余的數值均在0與1之間。距離是事物之間差異性的測度,差異性越大,則相似性越小,所以距離是系統聚類分析的依據和基礎。
系統聚類方法的步驟
(1)、對數據進行變換處理;(不是必須的,當數量級相差很大或指標變量具有不同單位時是必要的)
(2)、構造n個類,每個類只包含一個樣本;?
(3)、計算n個樣本兩兩間的距離;?
(4)、合并距離最近的兩類為一新類;
(5)、計算新類與當前各類的距離,若類的個數等于1,轉到6;否則回4;?
(6)、畫聚類圖;
(7)、決定類的個數,從而得出分類結果。
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