集群分析的基本概念与集群(ppt 53页)
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资料简介：
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集群分析的基本概念与集群目录：
一、 集群分析的基本概念
二、 距离和相似系数
三、 集群分析的分类对象
四、 分层集群分析
五、 快速基因数据集群分析
集群分析的基本概念与集群内容提要：
集群分析的基本概念：
将性质相近的现象归为一类，以便在大量复杂的特征归类后，找出其所存在的规律性，如经济现象
是定量研究分类问题的一种多元统计方法
找出同一类中的个体有较大的相似性之间相似度的统计量，以此为依据，采用某种集群方法（cluster method），将所有样本（或变量）分别集群到不同的类中
距离和相似系数：
研究变量间亲疏程度的指标有两个
距离
指两个事物距离多远的测量，通常将每一个样本看成m维（变量的个数）空间中的一个点，在这m维空间定义点与点之间距离，距离较近的点归为同一类，距离较远的点归入不同的类。
相似系数
指两个事物距离多近的测量，性质越近的样本，它们之间的相似系数越接近于1（或－1），而彼此无关的样本，它们之间的相似系数越接近于零。在进行集群处理时，将比较相似的样本归为一类，不怎么相似的样本归为不同的类。
距离与相似系数计算公式的选择，与数据特征、测量尺度和集群方法有关。
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