什麼是聚類分析，它有什麼作用呢？
1樓：網友
1、與多元分析的其他方法相比，聚類分析。
是很粗糙的，理論尚不完善，但由於它成功地應用於心理、經濟、社會、管理、醫學、地質、生態、**、氣象、考古、企業決策等，因此成了多元分析的重要方法，統計包中都有豐富的軟體，對資料進行聚類處理。
2、聚類分析除了獨立的統計功能外，還有乙個輔助功能，就是和其他統計方法配合，對資料進行預處理。
例如，當總體不清楚時，可對原始資料進行聚類，根據聚類後相似的資料，各自建立迴歸分析。
分析的效果會更好。同時如果聚類不是根據個案，而是對變數先進行聚類，聚類的結果，可以在每一類推出乙個最有代表性的變數，從而減少了進入迴歸方程。
的變數數。3、聚類分析是研究按一定特徵，對研究物件進行分類的多鬧拆元統計方法，它並不關心特徵及變數間的因果關係。
分類的結果，應使類別間個體差異大，而同類的個體差異相對要小。
聚類分析的目的
2樓：小先又噠噠
聚類分析的目的：使類間物件的同質性最大化。
1、聚類分析指將物理或抽象物件的集合分組為由類似的物件組成的多個類的分析過程。
2、它是一種重要的人類行為。
3、聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集資料來分類。
4、聚類源於很多領域，包括數學，電腦科學，統計學，生物學和經濟學。
5、在不同的應用領域，很多聚類技術都得到了發展，這些技術方法被用作描述資料，衡量不同資料來源間的相似性，以及把資料來源分類到不同的簇中。
區別：聚類與分類的不同在於，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類是將資料分類到不同的類或者橘餘簇這樣的乙個過程，所以同乙個簇中的物件有很大的相似性，而不同簇間的物件有很大的相異性。
從統計學的觀點看，聚類分析是通過資料建模簡化資料的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統派伍宴聚類法、塵銀分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如spss、sas等。
從機器學習的角度講，簇相當於隱藏模式。聚類是搜尋簇的無監督學習過程。與分類不同，無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練例項，需要由聚類學習演算法自動確定標記，而分類學習的例項或資料物件有類別標記。
聚類是觀察式學習，而不是示例式的學習。
聚類分析的方法
3樓：
摘要。親你好很高興為你解答，聚類分析的方法具體如下：（1）直接聚類法先把各個分類物件單獨視為一類，然後根據距離最小的原則，依次選出一對分類物件，併成新類。
如果其中乙個分類物件已歸於一類，則把另乙個也歸入該類；如果一對分類物件正好屬於已歸的兩類，則把這兩類併為一類。
親你好很高興為你解答，聚類分析的方法具體如下：（1）直接聚類法先把各個分類物件單獨視為一類，然後根氏顫據距離最小的原則，依次選出一對分類物件，併成新類。如果其中乙個分類物件已歸於殲亮敗一類，則把鍵帆另乙個也歸入該類；如果一對分類物件正好屬於已歸的兩類，則把這兩類併為一類。
聚類分析的數猜清方法聚類分析的方法一、 系統聚類法系統聚類分析法就是利用一定薯前的數學方法將樣品或變數（所分析的專案）歸併為若干不同的類別（以分類樹形圖表示），使得每一類別內的所有個體之間具有較密切的關係，而各類別之間的相兆喊互關係相對地比較疏遠。系統聚類分析最後得到乙個反映個體間親疏關係的自然譜系，它比較客觀地描述了分類物件的各個體之間的差異和聯絡。根據分類目的不同，系統聚類分析可分為兩類：
一類是對變數分類，稱為r型分析；另一類是對樣品分類，稱為q型分析。
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