空调聚类分析(修)
聚类分析方法
聚类分析方法聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象按照其相似性进行分组，形成若干个簇。
通过聚类分析，我们可以发现数据中的内在结构，帮助我们更好地理解数据集的特点和规律。
在实际应用中，聚类分析被广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
本文将介绍聚类分析的基本原理、常用方法和应用场景，希望能够帮助读者更好地理解和应用聚类分析。
聚类分析的基本原理是将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度较高，不同簇之间的对象相似度较低。
在进行聚类分析时，我们需要选择合适的相似性度量方法和聚类算法。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，而常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
不同的相似性度量方法和聚类算法适用于不同的数据类型和应用场景，选择合适的方法对于聚类分析的效果至关重要。
K均值聚类是一种常用的聚类算法，它通过不断迭代更新簇中心的方式，将数据集中的对象划分为K个簇。
K均值聚类的优点是简单、易于理解和实现，但是它对初始簇中心的选择较为敏感，容易收敛到局部最优解。
层次聚类是另一种常用的聚类算法，它通过逐步合并或分裂簇的方式，构建一棵层次化的聚类树。
层次聚类的优点是不需要事先确定簇的个数，但是它对大数据集的处理效率较低。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
不同的聚类算法适用于不同的数据特点和应用场景，我们需要根据具体情况选择合适的算法进行聚类分析。
聚类分析在实际应用中有着广泛的应用场景。
在市场分割中，我们可以利用聚类分析将顾客分为不同的群体，从而制定针对性的营销策略。
在社交网络分析中，我们可以利用聚类分析发现社交网络中的社区结构，从而发现潜在的影响力人物。
在图像处理中，我们可以利用聚类分析对图像进行分割和特征提取，从而实现图像内容的理解和识别。
聚类分析在各个领域都有着重要的应用，它为我们理解和利用数据提供了有力的工具。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们对数据进行分类和分组，发现数据中的潜在模式和规律。
在现实生活和工作中，聚类分析有着广泛的应用，下面我们将介绍几个聚类分析的应用案例。
首先，聚类分析在市场营销领域有着重要的应用。
在市场营销中，我们常常需要对顾客进行分类，以便针对不同类别的顾客制定不同的营销策略。
通过聚类分析，我们可以根据顾客的消费行为、偏好等特征将顾客进行分类，从而更好地理解顾客群体的特点，并针对性地开展营销活动，提高营销效果。
其次，聚类分析在医学领域也有着重要的应用。
在医学研究中，我们常常需要对疾病患者进行分类，以便更好地了解不同类型患者的病情特点和治疗效果。
通过聚类分析，我们可以根据患者的临床表现、病情指标等特征将患者进行分类，从而更好地指导临床诊断和治疗方案的制定，提高治疗效果和患者生存率。
此外，聚类分析还在推荐系统中有着重要的应用。
在电子商务平台和社交媒体平台上，推荐系统可以根据用户的行为和偏好向其推荐商品、信息等内容。
而聚类分析可以帮助推荐系统对用户进行分类，从而更好地理解用户的兴趣和偏好，提高推荐的准确性和个性化程度，增强用户体验。
最后，聚类分析还在金融领域有着重要的应用。
在金融风控和信用评估中，我们常常需要对客户进行分类，以便更好地评估客户的信用风险和制定个性化的信贷方案。
通过聚类分析，我们可以根据客户的财务状况、信用记录等特征将客户进行分类，从而更好地了解客户的信用状况，提高风险控制的精准度和效果。
总之，聚类分析在各个领域都有着重要的应用，它可以帮助我们更好地理解数据和问题的本质，发现数据中的潜在规律和价值信息，为决策提供科学依据。
随着数据科学和人工智能技术的不断发展，相信聚类分析的应用领域会越来越广泛，对我们的生活和工作产生越来越大的影响。
聚类分析数据
聚类分析数据引言概述：聚类分析是一种数据分析方法，通过将数据分成不同的群组或者类别，匡助我们理解数据之间的关系和模式。
在各个领域，聚类分析都被广泛应用，例如市场营销、社交网络分析和医学研究等。
本文将详细介绍聚类分析的原理和应用，以及使用聚类分析来解决实际问题的方法。
一、聚类分析的原理1.1 聚类分析的定义和目标聚类分析是一种无监督学习方法，它通过将相似的数据点归为一类，将不相似的数据点分为不同的类别。
其目标是在数据中发现隐藏的模式和结构。
1.2 聚类算法的类型聚类算法有多种类型，常见的包括层次聚类、K均值聚类和密度聚类等。
层次聚类通过不断合并或者分割数据点来构建聚类树。
K均值聚类将数据点分为K个簇，通过最小化簇内的平方误差来优化聚类结果。
密度聚类根据数据点的密度来划分簇。
1.3 聚类分析的评估指标评估聚类结果的指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数和互信息等。
轮廓系数衡量了数据点在自己所在簇和其他簇之间的距离。
Davies-Bouldin指数衡量了簇的密切度和分离度。
互信息衡量了聚类结果与真实类别之间的一致性。
二、聚类分析的应用2.1 市场营销中的聚类分析聚类分析可以匡助市场营销人员理解消费者的行为和需求。
通过将消费者分为不同的群组，可以定制个性化的营销策略。
例如，可以将消费者分为高价值客户、潜在客户和流失客户等，针对不同群组制定不同的促销活动。
2.2 社交网络分析中的聚类分析在社交网络中，聚类分析可以匡助我们发现社区结构和关键人物。
通过将用户分为不同的社区，可以了解社交网络中的群组和交互模式。
例如，可以将社交网络中的用户分为朋友圈、兴趣群体和影响力人物等，进一步分析他们之间的关系和行为。
2.3 医学研究中的聚类分析聚类分析在医学研究中被广泛应用，例如疾病分类和药物研发等。
通过将患者分为不同的簇，可以发现不同疾病的特征和治疗方法。
同时，聚类分析还可以匡助筛选候选药物和预测药物的疗效。
聚类分析及其应用实例ppt课件
Outlines
聚类的思想 常用的聚类方法 实例分析：层次聚类
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
3. 实例分析：层次聚类算法
定义：对给定的数据进行层次的分解
第4 步
➢
凝聚的方法（自底向上）『常用』
思想：一开始将每个对象作为单独的
第3 步
一组，然后根据同类相近，异类相异 第2步 的原则，合并对象，直到所有的组合
并成一个，或达到一个终止条件。 第1步
a, b, c, d, e c, d, e d, e
X3 Human（人） X4 Gorilla（大猩猩） X5 Chimpanzee（黑猩猩） X2 Symphalangus（合趾猿） X1 Gibbon（长臂猿）
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
离差平方和法（ ward method ）：
各元素到类中心的欧式距离之和。
Gp
Cluster P
Cluster M
Cluster Q
D2 WM Wp Wq
G q
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
凝聚的层次聚类法举例
Gp G q
Dpq max{ dij | i Gp , j Gq}
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聚类分析方法
聚类分析方法
聚类分析是一种常用的数据挖掘方法，它可以将相似的数据点分组在一起。
在聚类分析中，数据被分为多个类别，每个类别都包含具有类似特征的数据点。
聚类分析方法有很多种，其中一种是K均值聚类。
K均值聚
类的目标是将数据点分为K个簇，使得每个数据点都属于与
其最近的质心所代表的簇。
首先，在聚类分析中，需要先选择一个初始的簇质心，然后迭代地将每个数据点分配到与其最近的质心所代表的簇中，然后更新簇质心的位置，直到达到收敛。
另一种常见的聚类分析方法是层次聚类。
层次聚类将数据点逐渐合并成一个个的簇，直到所有数据点都属于同一个簇。
层次聚类可以根据不同的相似性度量来合并簇，例如单链接、完全链接或平均链接等。
另外，谱聚类是一种基于图论的聚类方法，它利用数据点之间的相似性构建一个相似度矩阵，并将其转化为一个图。
然后，通过计算图的特征向量来对数据进行聚类分析。
聚类分析方法还有很多其他的变体和扩展，例如密度聚类、模糊聚类和网格聚类等。
这些方法可以根据具体的问题和数据类型来选择和应用。
总的来说，聚类分析方法是一种无监督学习的方法，可以用于发现数据中的内在结构和模式。
它在很多领域都有广泛的应用，
如市场分析、社交网络分析和生物信息学等。
通过应用聚类分析方法，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
聚类分析及其应用案例
聚类分析及其应用案例聚类分析是一种常见的数据分析方法，它能将一组数据根据相似性进行分组。
通过聚类分析，我们可以发现数据集中的隐藏模式、结构和关系，从而为决策提供有力支持。
本文将介绍聚类分析的基本原理，并通过一个应用案例来说明其在实际问题中的应用。
一、聚类分析的基本原理聚类分析的目标是将数据集中的对象（如样本、观测值）分成不同的组，使得组内的对象相似度较高，而组间的对象相似度较低。
聚类分析的基本原理有两种方法：基于原型的聚类和基于密度的聚类。
1. 基于原型的聚类基于原型的聚类方法假设数据集中的每个组都有一个原型，这个原型可以是一个样本或一个向量。
常见的基于原型的聚类方法有K均值聚类和K中心点聚类。
K均值聚类是一种常用的聚类方法，它将数据集中的对象分成K个组，每个组都有一个中心点，使得组内对象到中心点的距离最小。
K均值聚类的过程包括初始化K个中心点、计算每个对象与中心点的距离、更新中心点的位置，直到达到收敛条件。
K中心点聚类是K均值聚类的变种，它将中心点定义为每个组中对象到其他组的最小距离。
K中心点聚类的优点是对异常值不敏感，但计算复杂度较高。
2. 基于密度的聚类基于密度的聚类方法通过计算对象之间的密度来确定聚类结果。
常见的基于密度的聚类方法有DBSCAN和OPTICS。
DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，它通过定义一个对象的邻域半径和最小邻居数来确定核心点、边界点和噪声点。
DBSCAN的聚类结果不受数据集中对象的顺序影响，并且能够发现任意形状的聚类。
OPTICS是DBSCAN的改进算法，它通过计算对象之间的可达距离来确定聚类结果。
OPTICS能够发现不同密度的聚类，并且不需要预先指定邻域半径和最小邻居数。
二、聚类分析的应用案例聚类分析在实际问题中有广泛的应用，例如市场细分、社交网络分析和生物信息学等领域。
以下是一个以市场细分为例的应用案例。
假设某公司想要将其客户分成不同的市场细分，以便更好地进行定向营销。
聚类分析在数据分析中的应用
聚类分析在数据分析中的应用数据分析是当今信息时代的重要领域，而聚类分析作为一种常用的数据分析方法，在不同领域中都有广泛的应用。
它可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和模式，以便做出准确的预测和决策。
本文将探讨聚类分析在数据分析中的应用，并以实际案例加以说明。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它通过将样本划分为若干个互不重叠的子集（即簇），使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。
聚类分析的基本原理包括以下几个步骤：1. 选择适当的相似性度量：聚类分析需要度量样本之间的相似性或距离，常用的度量包括欧氏距离、余弦相似度等。
2. 选择合适的聚类算法：常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
不同的算法适用于不同的数据类型和分析需求。
3. 设定合适的聚类数量：聚类分析需要事先确定聚类的数量，这需要结合实际情况和领域知识进行综合判断。
4. 进行聚类分析并评估结果：根据选定的聚类算法和参数，对样本进行聚类分析，并选取合适的评估指标来评估聚类的结果。
二、聚类分析在市场细分中的应用市场细分是营销领域中的重要应用之一，它将市场划分为不同的细分市场，便于企业更好地了解和满足不同消费者的需求。
聚类分析可以帮助企业实现市场细分，并进行精准营销。
以某电商平台为例，该平台在市场竞争中需要进行市场细分，以便更好地满足消费者的购物需求。
首先，根据用户的购物记录和行为数据，计算用户之间的相似性。
然后，使用聚类分析方法将用户划分为不同的群体。
最后，根据不同群体的特征，进行差异化营销策略的制定，提高营销效果和用户满意度。
三、聚类分析在医疗诊断中的应用聚类分析在医疗领域中的应用十分广泛，其中一项重要的应用是辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择。
医疗数据中蕴含着大量的信息，通过聚类分析可以挖掘出潜在的疾病模式和治疗方案。
例如，在肺癌诊断中，医生可以利用聚类分析将患者根据病理数据和基因信息划分为不同的亚型。
聚类分析法
聚类分析法聚类分析是一种常用的数据分析方法，主要用于将相似的样本归类到同一类别中。
它是数据挖掘和机器学习领域中非常重要的一项技术，被广泛应用于各个领域，如市场研究、医学诊断、社交网络分析等。
本文将介绍聚类分析的基本概念、方法和应用，并分析其优势和局限性。
聚类分析是一种无监督学习方法，它不依赖于事先标定好的训练数据集。
通过对给定的数据进行聚类，我们可以发现数据中隐藏的模式、结构和规律。
聚类分析的基本思想是通过计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本归为一类，从而实现对数据的分类。
在聚类分析中，相似度或距离的度量是一个关键问题，常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
聚类分析的方法主要有层次聚类和划分聚类两种。
层次聚类是将样本逐步合并或分割成不同的类别，形成层次化的分类结果。
划分聚类是将所有的样本划分为K个不相交的类别，每个类别之间是互不重叠的。
这两种方法各有优劣，选择何种方法取决于具体的问题和数据特点。
聚类分析的应用非常广泛。
在市场研究中，聚类分析可以将消费者按照其购买行为、兴趣偏好等特征划分为不同的群体，为企业提供有针对性的营销策略。
在医学诊断中，聚类分析可以将病人按照其病情特征进行分类，帮助医生进行准确的诊断和治疗。
在社交网络分析中，聚类分析可以将社交网络中的用户划分为不同的社区，研究社交网络的结构和特征。
然而，聚类分析也存在一些局限性和挑战。
首先，聚类算法的结果很大程度上依赖于选择的相似度或距离度量方法，不同的度量方法可能导致不同的聚类结果。
其次，聚类算法对初始的聚类中心的选择非常敏感，不同的初始选择可能会得到不同的聚类结果。
此外，聚类算法还面临维度灾难的问题，当数据的维度很大时，聚类算法的计算复杂度会急剧增加。
在实际应用中，我们还可以将聚类分析与其他数据挖掘方法相结合，以获得更好的分析结果。
比如，我们可以将聚类分析与关联规则挖掘结合起来，通过挖掘不同类别之间的关联规则，深入分析不同类别之间的关系。
聚类分析方法
聚类分析方法聚类分析方法是一种常用的数据分析技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。
通过将数据分成不同的组别，聚类分析可以帮助我们理解数据之间的相似性和差异性，从而为后续的数据挖掘和决策提供有力支持。
在聚类分析中，最常用的方法包括层次聚类和K均值聚类。
层次聚类是一种基于数据间的相似性度量，逐步将数据点进行合并的方法。
它可以帮助我们发现数据中的层次结构，从而更好地理解数据的内在关联。
而K均值聚类则是一种基于距离度量的方法，它通过迭代的方式将数据点划分到K个簇中，每个簇的中心点代表了该簇的特征。
这两种方法各有优势，可以根据具体情况选择合适的方法进行分析。
在进行聚类分析时，我们需要首先选择合适的距离度量和相似性度量。
常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等，而相似性度量则可以选择相关系数、余弦相似度等。
选择合适的距离度量和相似性度量对于聚类结果的准确性至关重要，因此需要认真进行选择和评估。
另外，聚类分析还需要确定合适的聚类数目。
聚类数目的选择直接影响到最终的聚类结果，因此需要通过合适的评估指标来确定最佳的聚类数目。
常用的评估指标包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，它们可以帮助我们评估不同聚类数目下的聚类效果，从而选择最佳的聚类数目。
在进行聚类分析时，我们还需要考虑数据的预处理工作。
数据预处理包括数据清洗、标准化、降维等工作，它可以帮助我们提高聚类结果的准确性和稳定性。
在进行数据预处理时，需要根据具体情况选择合适的方法和技术，从而保证数据的质量和可靠性。
总的来说，聚类分析方法是一种非常有用的数据分析技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构，从而为后续的数据挖掘和决策提供有力支持。
在进行聚类分析时，我们需要选择合适的方法和技术，并进行充分的数据预处理工作，从而保证分析结果的准确性和可靠性。
希望本文对聚类分析方法有所帮助，谢谢阅读！。
聚类分析方法
聚类分析方法聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们将数据集中的对象按照它们的相似性进行分组。
通过聚类分析，我们可以发现数据中的内在结构和规律，从而更好地理解数据。
在本文中，我们将介绍聚类分析的基本概念、常见的聚类方法以及聚类分析的应用场景。
首先，让我们来了解一下聚类分析的基本概念。
聚类分析是一种无监督学习方法，它不需要预先标记的训练数据，而是根据数据对象之间的相似性来进行分组。
在聚类分析中，我们通常会使用距离或相似度作为衡量对象之间关系的指标。
常见的距离指标包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
通过计算对象之间的距离或相似度，我们可以将它们划分到不同的类别中，从而实现数据的聚类。
接下来，让我们来介绍一些常见的聚类方法。
最常用的聚类方法包括层次聚类、K均值聚类和密度聚类。
层次聚类是一种基于对象之间相似性构建层次结构的方法，它可以分为凝聚式层次聚类和分裂式层次聚类。
K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据对象划分为K个类别，并通过迭代优化来找到最优的聚类中心。
密度聚类是一种基于数据密度的聚类方法，它可以发现任意形状的聚类簇，并对噪声数据具有较强的鲁棒性。
最后，让我们来看一些聚类分析的应用场景。
聚类分析可以应用于各个领域，例如市场营销、生物信息学、社交网络分析等。
在市场营销中，我们可以利用聚类分析来识别不同的消费群体，并针对不同群体制定个性化的营销策略。
在生物信息学中，聚类分析可以帮助我们发现基因表达数据中的基因模式，并识别相关的生物过程。
在社交网络分析中，我们可以利用聚类分析来发现社交网络中的社区结构，并识别影响力较大的节点。
总之，聚类分析是一种非常有用的数据分析方法，它可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律。
通过本文的介绍，相信大家对聚类分析有了更深入的了解，希望能够在实际应用中发挥其价值，为各行各业的发展提供有力支持。
聚类分析实验报告结论(3篇)
第1篇本次聚类分析实验旨在深入理解和掌握聚类分析方法，包括基于划分、层次和密度的聚类技术，并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行实际操作。
通过实验，我们不仅验证了不同聚类算法的有效性，而且对数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面有了更为全面的认知。
以下是对本次实验的结论总结：一、实验目的与意义1. 理解聚类分析的基本概念：实验使我们明确了聚类分析的定义、目的和应用场景，认识到其在数据挖掘、市场分析、图像处理等领域的重要性。
2. 掌握聚类分析方法：通过实验，我们学习了K-means聚类、层次聚类等常用聚类算法，并了解了它们的原理、步骤和特点。
3. 提高数据挖掘能力：实验过程中，我们学会了如何利用工具进行数据预处理、特征选择和聚类分析，为后续的数据挖掘工作打下了基础。
二、实验结果分析1. K-means聚类：- 实验效果：K-means聚类算法在本次实验中表现出较好的聚类效果，尤其在处理规模较小、结构较为清晰的数据时，能快速得到较为满意的聚类结果。
- 特点：K-means聚类算法具有简单、高效的特点，但需要事先指定聚类数目，且对噪声数据敏感。
2. 层次聚类：- 实验效果：层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时，能较好地发现数据中的层次关系，但聚类结果受距离度量方法的影响较大。
- 特点：层次聚类算法具有自适应性和可解释性，但计算复杂度较高，且聚类结果不易预测。
3. 密度聚类：- 实验效果：密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时，能较好地发现聚类结构，但对参数选择较为敏感。
- 特点：密度聚类算法具有较好的鲁棒性和可解释性，但计算复杂度较高。
三、实验结论1. 聚类算法的选择：根据实验结果，K-means聚类算法在处理规模较小、结构较为清晰的数据时，具有较好的聚类效果；层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时，能较好地发现数据中的层次关系；密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时，能较好地发现聚类结构。
聚类分析法的原理及应用
聚类分析法的原理及应用1. 引言聚类分析法是一种常见的无监督学习方法，它可以将数据集中的个体划分成若干个互不重叠的簇，使得同一个簇内的个体相似度较高，不同簇内的个体相似度较低。
本文将介绍聚类分析法的原理及应用。
2. 聚类分析法的原理聚类分析法的原理是基于数据个体之间的相似性或距离进行聚类。
其主要步骤如下：2.1 数据预处理在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等操作。
这些操作旨在保证数据的准确性和可比性。
2.2 相似度度量在聚类分析中，需要选择合适的相似度度量方法来衡量个体之间的相似性或距离。
常见的相似度度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
选择合适的相似度度量方法对于聚类结果的准确性有着重要的影响。
2.3 聚类算法根据相似度度量的结果，可以使用不同的聚类算法进行聚类操作。
常用的聚类算法有层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
不同的聚类算法适用于不同的数据特征和聚类目的。
2.4 簇个数确定在聚类分析中，需要确定合适的簇个数。
簇个数的确定对于聚类结果的解释和应用有着重要的影响。
常见的簇个数确定方法有肘部法则、轮廓系数法等。
3. 聚类分析法的应用聚类分析法在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的应用场景：3.1 市场细分在市场营销中，聚类分析法可以根据消费者的购买行为和偏好将市场细分成不同的消费群体。
这有助于企业精准定位和个性化营销。
3.2 社交网络分析在社交网络分析中，聚类分析法可以根据用户之间的社交关系和兴趣爱好将用户划分成不同的社区或兴趣群体。
这有助于发现社交网络中的重要节点和推荐系统的个性化推荐。
3.3 图像分割在计算机视觉领域，聚类分析法可以根据图像像素之间的相似度将图像进行分割。
这有助于物体识别、图像检索等应用。
3.4 城市交通规划在城市交通规划中，聚类分析法可以根据交通网络的拓扑结构和交通流量将城市划分成不同的交通区域。
这有助于优化交通规划和交通管理。
聚类分析算法在航空客户细分研究中的应用
聚类分析算法在航空客户细分研究中的应用随着航空业的快速发展，客户细分研究成为越来越重要的任务。
为了更好地理解客户需求和提供更好的服务，航空公司需要对客户进行分组和细分。
聚类分析算法是一种非常有效的方式，可以自动将客户分类，从而更好地理解他们的需求和喜好，提供更优质的服务。
聚类分析算法是一种机器学习技术，其目标是通过将数据分为相似性较高的组，从而将数据分组。
航空客户细分研究中，聚类分析可以将客户细分为多个组，每个组中的客户具有相似的特征和需求。
例如，可以将客户按照旅行目的、出行时间、目的地等特征分为几个不同的群体。
然后，根据不同群体的需求，针对性地提供更好的服务。
航空客户细分研究中的聚类分析可以使用多种不同的算法。
其中包括层次聚类算法、K均值聚类算法等。
这些算法都有自己的优缺点，选择合适的算法将是研究成功的重要因素。
层次聚类算法是一种自上而下的方式构建聚类。
该算法首先将每个样本作为一个聚类，然后将相似的聚类组合成更大的聚类，直到所有数据都归为一个类为止。
这种算法的优点是对于不同样本的距离计算非常灵活，能够适应不同的数据分布。
但是，由于该算法是自上而下的，因此当数据量较大时，效率会有所下降。
K均值聚类算法是另一种非常流行的算法。
该算法通过不断迭代不同的初始聚类中心来找到最优的聚类。
在K均值聚类算法中，必须预先定义需要分组的数量。
该算法的优点是速度非常快且易于实现。
但是，该算法有一些局限性，例如对于不同尺寸和密度的聚类可能不够灵活，而且如果初始聚类中心不够准确，可能会导致聚类结果不佳。
无论使用哪种聚类算法，航空客户细分研究都需要注意许多问题。
例如，如何选择要分组的特征、样本的数量、聚类数量、距离计算的方法等。
此外，一些特殊情况也需要考虑，例如如何处理异常值以及如何评估聚类结果的质量等。
总之，聚类分析算法是航空客户细分研究中非常有用的工具。
它可以帮助航空公司更好地理解客户需求和喜好，提供更好的服务。
选择合适的算法，并且解决该问题的种种特殊问题，才能取得好结果，并逐渐地使该工具利用率大大提高。
基于因子分析和聚类分析的家电业财务状况分析
183基于因子分析和聚类分析的家电业财务状况分析李畅作者简介：李畅（1997．04—），女，汉族，河北衡水安平人，在读研究生，河北经贸大学，研究方向：财务会计理论与实务。
（河北经贸大学河北石家庄050061）摘要：随着经济市场化的推进，科技金融的发展日新月异，各行业面临的挑战日益加大，家电业也不例外。
在错综复杂的环境中占据有利地位，稳固自身的财务竞争力显得尤为重要。
基于此，文章采用因子分析和聚类分析方法，选取盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力作为评价指标，分析我国33家家电企业的财务状况，客观评价我国各家电企业财务竞争力的差异。
关键词：家电行业；财务状况分析；因子分析；聚类分析一、引言近年来，沪深两市A 股中被证监会做出特殊处理的上市公司有500多家，比如香梨股份、中鲁B 和ST 景谷等。
此外，近年上市公司财务舞弊案件屡见不鲜，比如众所周知的獐子岛集团的“扇贝出走”财务疑似造假事件，康美药业和瑞幸咖啡的财务造假案，以及乐视网、舍得酒业涉嫌信息披露违法违规案等。
以上提到的每件案例令人震惊，充分说明目前上市公司的真实财务状况令人担忧，不能使社会公众信服。
因此，分析上市公司的财务状况，搭建与之相符的财务分析模型，对所有可能的财务风险进行预测与控制显得尤为重要。
本文贡献在于以下两个方面：（1）以往财务分析问题的研究中，通常以医药行业、房地产行业、纺织行业等作为研究对象，对家电行业的财务分析研究较少，本文的研究对现有财务分析研究领域的边界稍有拓展。
（2）本文运用因子分析法和聚类分析法对中国家电上市公司进行了实证研究，在内容上具有一定的创新，并提出了具有针对性的建议。
二、样本选取确定主因子个数本文以33家上市公司数据为样本进行主成份分析。
根据原则，累计方差贡献率要达到85%以上才能满意。
设置提取因子最大数值为4，累积的方差贡献率达到了92.074%，大于原则上的85%，根据这个结果，本文确定4个因子个数，尽可能使原始数据的绝大部分信息得到保留。
空调器故障大数据分析考核试卷
3. ABCD
4. ABC
5. ABCD
6. ABCD
7. ABC
8. ABCD
9. ABC
10. ABCD
11. ABCD
12. ABCD
13. ABC
14. ABCD
15. ABCD
16. ABCD
17. ABC
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1.蒸发器冷凝器
8.在大数据分析中，以下哪些算法可以用于空调器故障检测？（）
A.支持向量机
B.决策树
C.聚类分析
D.深度学习
9.以下哪些现象可能是空调器控制电路板故障的表现？（）
A.室内机无法启动
B.室内机显示异常
C.室内机频繁自动开关
D.室外机无法启动
10.以下哪些因素可能导致空调器运行噪音增大？（）
A.室外机安装不稳
A.定期清洗过滤网
B.避免在高温时段使用空调
C.使用合格的电源插座
D.定期检查室外机的散热片
6.空调器在以下哪些情况下可能自动停机？（）
A.室内温度达到设定温度
B.室外温度过高
C.制冷剂压力过高
D.电源电压异常
7.以下哪些技术可以用于空调器能效比的优化？（）
A.变频技术
B.热泵技术
C.热管技术
D.蒸发冷却技术
4.描述变频空调器与定频空调器的主要区别，并分析变频空调器在节能和舒适性方面的优势。
标准答案
一、单项选择题
1. A
2. C
3. D
4. A
5. C
6. D
7. B
8. C
9. A
基于层次聚类的航站楼空调机组运行性能分析
( y1 , y2 yn ) ，它们之间欧氏距离的计算式为：
Euclid ( x, y) ( x1 y1 )2 ( x2 y2 )2 ( xn yn ) 2
考虑到聚类中不同的参数数量级有时会相差很大，导致计算参数之间的欧式距离的数量 级也很大，无法对数据进行分类。因此，在聚类分析之前，需要对数据进行标准化，使得不 同数量级的数据之间可以比较。对于参数向量 ( x1 , x2 xn ) 进行标准化：
图1
建筑建模结果
图2为航站楼空调系统示意图。冷冻水系统采用二次泵变流量系统，一级泵采用5台水泵 并联的定流量系统，二级泵采用17台水泵并联的变流量系统；冷源由4台冷水机组组成；冷却 水系统由5台水泵和5台冷却塔构成；航站楼空气处理系统分为40个区域，其中36个区采用全 空气系统，空气由空气处理单元(Air Handling Unit，AHU)集中处理并通过散流器送风，其中 4 个区采用风机盘管加独立新风系统。通过用 Designbuilder 建立航站楼建筑的模型，导入 Energyplus软件，结合空调系统设计参数、拟合参数和空调设计资料，建立航站楼及其空调系 统仿真模型。
1引言
目前在公共建筑的能耗中，大约50%-60%的能耗消耗在空调制冷和采暖系统上，在说明空 调系统能耗较高的同时，也说明其节能潜力是很大的。近些年来，随着建筑中央空调控制系 统的迅速发展，分析和评价空调的运行水平对于节能控制有着重大的意义。 闵晓丹[1]等建立中央空调系统运行能效比的优化模型， 根据模型计算空调系统不同负荷率 下的优化参数运行值，并分析现有的节能技术改造措施对空调系统能效比OEER产生的影响。 Fan Bo[2]等在负荷率概率分布的基础上分析了多台制冷机组系统的优化控制， 根据概率分布得
聚类分析数据
聚类分析数据聚类分析是一种数据挖掘方法，用于将相似的数据点分组成簇。
它能够匡助我们发现数据中的潜在模式和结构，从而提供洞察力和指导性的决策支持。
在本文中，我们将探讨聚类分析的基本概念、常用的聚类算法以及应用案例。
一、聚类分析的基本概念聚类分析是一种无监督学习方法，它不依赖于预先标记的训练数据。
其主要目标是通过将相似的数据点分组成簇，使得簇内的数据点相似度较高，而簇间的数据点相似度较低。
聚类分析通常用于探索性数据分析和数据预处理阶段，以匡助我们理解数据的内在结构和特征。
在聚类分析中，我们需要考虑以下几个关键概念：1. 数据相似度度量：聚类算法需要一种度量方法来衡量数据点之间的相似度或者距离。
常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
2. 聚类算法：聚类算法是用于将数据点分组成簇的数学模型或者算法。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 聚类评估指标：为了评估聚类结果的质量，我们需要一些指标来衡量聚类的密切度和分离度。
常用的评估指标有轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数等。
二、常用的聚类算法1. K均值聚类算法：K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点分配到K个簇中，使得簇内的数据点与簇中心的距离最小化。
它的基本思想是通过迭代优化来不断更新簇中心和数据点的分配，直到达到收敛条件。
2. 层次聚类算法：层次聚类是一种基于距离或者相似度的聚类算法，它通过逐步合并或者分割簇来构建聚类层次结构。
层次聚类可以分为凝结型层次聚类和分裂型层次聚类两种方法。
3. DBSCAN算法：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类。
DBSCAN通过计算数据点的密度来确定核心点，并将密度可达的数据点分配到同一个簇中。
三、聚类分析的应用案例聚类分析在各个领域都有广泛的应用，下面是几个常见的应用案例：1. 市场细分：聚类分析可以匡助企业将客户细分为不同的市场群体，从而针对不同的群体制定个性化的营销策略。
聚类分析法总结
聚类分析法先用一个例子引出聚类分析一、聚类分析法的概念聚类分析又叫群分析、点群分析或者簇分析，是研究多要素事物分类问题的数量，并根据研究对象特征对研究对象进行分类的多元分析技术，它将样本或变量按照亲疏的程度，把性质相近的归为一类，使得同一类中的个体都具有高度的同质性，不同类之间的个体都具有高度的异质性。
聚类分析的基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。
描述亲属程度通常有两种方法：一种是把样本或变量看出那个p维向量，样本点看成P 维空间的一个点，定义点与点之间的距离；另一种是用样本间的相似系数来描述其亲疏程度。
有了距离和相似系数就可定量地对样本进行分组，根据分类函数将差异最小的归为一组，组与组之间再按分类函数进一步归类，直到所有样本归为一类为止。
聚类分析根据分类对象的不同分为Q型和R型两类，Q--型聚类是对样本进行分类处理，R--型聚类是对变量进行分类处理。
聚类分析的基本思想是，对于位置类别的样本或变量，依据相应的定义把它们分为若干类，分类过程是一个逐步减少类别的过程，在每一个聚类层次，必须满足“类内差异小，类间差异大”原则，直至归为一类。
评价聚类效果的指标一般是方差，距离小的样品所组成的类方差较小。
常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法（逐步聚类法）、有序样本聚类法、图论聚类法和模糊聚类法等。
二、对聚类分析法的评价聚类分析也是一种分类技术。
与多元分析的其他方法相比，该方法较为粗糙，理论上还不完善，但应用方面取得了很大成功。
与回归分析、判别分析一起被称为多元分析的三大方法。
聚类的目的：根据已知数据，计算各观察个体或变量之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数）。
根据某种准则（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最终将观察个体或变量分为若干类。
二、聚类分析的方法可以画图表四、聚类分析的应用。
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基于区域聚类分析的空调可靠性研究于晓旭（南昌大学经济管理学院工业工程121班）摘要：根据可靠性评估的数据条件一致性要求，以平均温度和相对湿度数据利用MATLAB软件对我国省市进行聚类分析，以便将条件一致的可靠性评估数据分类加以研究。
文章使用聚类分析方法为谱系聚类法，选择不同样品间距离与类间距离的组合对结果影响不同，因此计算复合相关系数R对不同的距离组合进行比较，R越接近1组合越理想。
一般样品间距离采用欧氏距离，对欧氏距离与每种类间距离进行复合相关系数的计算得到最理想的类间距离为类平均距离。
但是这种组合并不是最理想组合，因此对距离的选择进行改进，将每种样本间距离与类间距离分别进行复合相关系数计算，得到的最理想组合为明氏距离与类平均距离的组合。
于是对该距离组合进行聚类分析得到温带季风气候区省市分类的结果为：黑龙江、吉林和辽宁为一类，北京、天津、河北、河南、山东、山西为另一类。
关键词：可靠性评估，聚类分析，谱系聚类图1 引言可靠性是集中空调系统的重要性能参数, 指系统在规定的条件下和规定的时间内完成规定任务的能力。
由于空调的可靠性评估是要在规定的条件下评估的，所以我们选取的评估数据是要在条件一致下的数据。
而由于中国幅员辽阔，不同区域存在着气候之间的差异，温度湿度大为不同，又因为空调的使用受到所处环境温度、湿度以及用户经济条件等多种因素的影响，使得分布在不同区域空调具有不同的使用可靠性。
而聚类分析可以避免区域差异导致的空调可靠性差异，只要我们对中国不同区域气候进行聚类分析，选择同一气候环境条件下的数据相关性高的城市的样本数据进行可靠性评估，则有利于减少环境因素对可靠性的影响，从而提高空调可靠性评估的精准性。
2 可靠性评估影响因素空调的可靠性影响因素很多，除去空调自身系统性能的缺陷外，空调所载电流电压、使用时长与使用频率，还有空调所处环境的影响，如地区温度、湿度、气压、风速等对空调可靠性造成各异的影响。
对可靠性评估数据进行聚类分析，就要对各影响因素进行变量控制，选择聚类分析的依据后，其他变量要具有一致性。
考虑到除去技术故障之外，在用户使用空调过程中，不存在恶意毁坏的条件下，空调所载电流电压、温度湿度的差异、使用频率以及使用时长都是影响空调可靠性的因素。
由于国家电力部门电网的统一规划，同一区域内的电流电压的差异不大，因而我们忽略其对空调可靠性的影响。
在空调的使用频率和使用时长上主要是取决于地域环境的温度湿度，于是在这几个重要因素中影响空调可靠性最为显著的是地域的温度和湿度。
所以我们以地域的温度和湿度为指标来对不同区域的城市进行聚类分析[1]。
3 聚类分析的计算模型3.1 聚类分析分类聚类分析是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集，这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。
聚类分析有两种：一种是对样品的分类，称为R 型，另一种是对变量或指标的分类，称为Q 型。
R 型聚类分析的主要作用：不但可以了解个别变量之间的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度：根据变量的分类结果以及它们之间的关系，可以选择主要变量进行Q 型聚类分析或回归分析（2R 为选择标准）。
Q 型聚类分析的主要作用：可以综合利用多个变量的信息对样本进行分析；分类结果直观，聚类谱系图清楚地表现数值分类结果；聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。
文章将使用Q 型聚类分析, Q 型聚类常用的统计量是距离。
3.2 谱系聚类谱系聚类法是目前应用较为广泛的一种聚类法。
谱系聚类是根据生物分类学的思想对研究对象进行分类的方法。
在生物分类学中，分类的单位是：门、纲、目、科、属、种。
其中种是分类的基本单位，分类单位越小，它所包含的生物就越少，生物之间的共同特征就越多。
利用这种思想，谱系聚类首先将各样品自成一类，然后把最相似（距离最近或相似系数最大）的样品聚为小类，再将已聚合的小类按各类之间的相似性（用类间距离度量）进行再聚合，随着相似性的减弱，最后将一切子类都聚为一大类，从而得到一个按相似性大小聚结起来的一个谱系图。
3.3 谱系聚类步骤设数据矩阵为A ，),(j i x x d 表示两个样品j i x x ,之间的距离，q p G G ,分别表示两个类别，各自含有q p n n ,个样品。
3.3.1 选择样本间距离并计算n 个样本之间的距离样本间距离),(j i x x d 有多个度量方式，有欧氏距离、绝对距离、明氏距离、切氏距离、方差加权距离（将原数据标准化以后的欧氏距离）、马氏距离、兰氏距离、杰氏距离等。
一般情况下使用欧式距离来计算),(j i x x d 。
欧氏距离计算公式如下： 211])([),(∑=-=p k jk ik j i x xx x d (1)利用公式得到样本间距离矩阵为B 。
3.3.2 计算类间距离将每个样本看成一个类别，然后计算每个类之间的距离，若是类间距离符合距离要求便将两个类别合并成一个新类，再将新类与其他类根据类间距离进行合并，若是不如此往复，最终的结果是所有的样本会合并成一个大类。
类间距离pqD 度量方式有多种：①最短距离，即用两类中样品之间的距离最短者作为两类间距离；ij G j G i pq d D qp ∈∈=,min （2） ②最长距离，即用两类中样品之间的距离最长者作为两类间距离；ij G j G i pq d D qp ∈∈=,max （3） ③类平均距离，即用两类中所有两两样品之间距离的平均作为两类间距离；∑∑∈∈=p qG i G j ij q p pq d n n D 1 （4） ④重心距离，即用两类的重心之间的欧氏距离作为两类间的距离。
()()()q p T q p q p pq x x x x x x d D --==, （5） ⑤离差平方和距离，离差平方和距离与重心距离的平方成正比。
()()q p Tq p q p q p pq x x x x n n n n D --+=2 （6） 根据以上不同的度量方式计算出不同的类间距离矩阵。
3.3.3 评价类间距离与样本距离的选择对样品之间的每一种距离，可以由五种不同的类间距离进行聚类。
那么哪一种最好呢？为此我们可以计算样本距离与类间距离的复合相关系数R ，若该系数越接近于1则该聚类越理想。
3.3.4 画出聚类图，决定类的个数根据复合相关系数R 得到最理想的聚类距离，就可以画出聚类图，再根据类别的数目就能得到分类的结果。
4 样本区域温湿度资料的统计我国根据气候和地貌的地域差异分为三大自然区——东部季风区、西北干旱半干旱区和青藏高原区。
自然区划分以及划分界限如下图所示。
而东部季风区以秦岭淮河为界分为北方地区和南方地区，由于南北纬度跨度较大导致热量条件差异以及水分条件的差异，可分为四个自然地区——东北温带湿润半湿润地区、华北暖温带湿润半湿润地区、华中亚热带湿润地区、华南热带湿润地区。
我们以温带季风气候省市为例进行聚类分析，温带季风气候区域包括东北地区和华北地区，包括：黑龙江、吉林、辽宁、北京、天津、河北、河南、山东、山西。
而由于我国国家气象局对于省域的气候监测一般只在省会城市设置监测地点，受数据获取所限只能搜集到省会的气候数据作为代表来对各省进行数据分析。
搜集我国温带季风气候省市2011年各月平均温度数据如表2.1所示以及各月相对湿度数据如表2.2所示。
5 实验结果对温度和湿度两组样本数据，复合组成一个新的数据矩阵，以此进行谱系聚类。
样本间距离一般采用欧氏距离。
而对于类间距离有五种度量方式的选择，我们可以计算每种距离的复合相关系数R，若该系数越接近于1，则使用该类间距离越理想。
那么利用MATLAB（程序见附1）计算五种类间距离的复合相关系数R 得到：()9654.0,.09650R=.0,9651.0,9663.0,9675由结果可知类平均距离的复合相关系数最接近1，即采用类平均距离利用MATLAB进行聚类分析得到以下谱系聚类图。
图3.1 谱系聚类图分类结果为：河南山东首先合并为新的类别a，再与河北合并为新类别b，然后北京天津合并为一类c，黑龙江吉林合并为新类别d，山西和类别b合并为新类别e，之后类别e和类别合并为新类别f，辽宁和类别d合并为新类别g，至此类别f和类别g包括了样本区域的所有省份。
即将样本区域省份分为两类的结果是黑龙江、吉林和辽宁为一类，北京、天津、河北、河南、山东、山西为另一类。
前面的聚类分析中的样本间距离我们默认了使用欧氏距离，计算复合相关系数R得到的最理想组合是欧氏距离与类间距离的最优选择。
但是样本间距离除欧氏距离之外还有另外几种度量方式，若要找出样本距离与类间距离的最优组合，需要对每一种样本之间的距离，都进行上述复合相关系数R的计算，这样从得到的诸多结果中找出的最接近1的组合，即最理想的样品距离与对应的类间距离。
用MATLAB软件（程序见附2）计算得到各样品间距离与类间距离的复合相选择该组合来运行MATLAB程序得到谱系聚类图为：图3.2谱系聚类图（2）显而易见，将数据分为两类的结果与上述的结果是一致的，证明样品距离采用欧氏距离是可行的。
至此，我们可以得出聚类分析的结论为：黑龙江、吉林和辽宁为一类，北京、天津、河北、河南、山东、山西为另一类。
6 结论我国地域辽阔，有沿海内陆之分，有纬度南北之异，不同的地域所处环境对空调的可靠性影响具有差异。
空调的可靠性分析要求所用数据保持一致性，而不同地域气候不同，温度湿度差异大。
利用同一区域气候相同这一点以平均温度和相对湿度为分析数据，对我国省市进行聚类分析。
在同一类的省市的环境差异小，这样从同一类的省市中得到的空调可靠性的分析数据具有一定的一致性，就可以对数据进行下一步的详细研究。
参考文献【1】刘卫东.宋浩玮.赵志伟.李捷.《基于聚类分析和时间浓缩的空调可靠性评估》【2】马素贞.龙惟定.《气候因素对节能效果的影响分析》【3】赵巍.张华.《气候条件对空调器SEER的影响分析》附件1：a=[-4.5 -0.1 8.1 15.2 21.3 26.4 27.5 26.4 20.2 14.2 7.1 -1 26 51 25 36 37 52 67 72 60 62 56 47-5.6 -0.8 7.3 14.5 20.8 26 27.2 25.9 19.9 14.6 6.8 -1.6 34 59 31 42 42 54 67 72 63 61 62 55-20.9 -11.6 -3.1 7.6 14.8 21.6 24.5 22.7 15 8.9 -3.5 -14.1 76 71 62 50 65 66 80 78 62 66 65 64-19.4 -9.4 -2.1 7.7 15.3 20.9 24.3 22.9 15.5 9.7 -1.8 -13.1 71 65 54 43 54 63 73 73 58 59 60 57-17.6 -5.8 0.9 9.2 17.4 21.4 25 24.1 16.6 10.4 0.5 -10.2 70 67 47 52 53 75 82 85 70 76 72 64-2.8 1.5 9.6 16.3 21.5 27.4 28.5 26 19.7 15.1 7.6 2.7 29 50 27 38 48 52 64 77 72 68 72 61-1 3.3 10.2 17.4 21.9 28.1 29.1 25.5 19.1 16.1 9.7 2.2 32 52 37 43 49 48 59 75 78 65 72 61-3.4 2.6 8.7 15.5 20.9 27.2 27.5 24.9 19.5 16 9.1 0.2 33 46 31 39 49 48 59 75 78 57 67 58-7.6 -0.3 4.3 13.5 18.4 23.7 24.1 22.7 16.2 11.7 5.6 -3.2 38 49 29 32 40 51 65 69 73 63 69 61];b=pdist(a) %b中每行之间距离% 五种类间距离聚类z1=linkage(b);z2=linkage(b,'complete');z3=linkage(b,'average');z4=linkage(b,'centroid');z5=linkage(b,'ward');R=[cophenet(z1,b),cophenet(z2,b),cophenet(z3,b),cophenet(z4,b),cophen et(z5,b)]H= dendrogram(z3)T=cluster(z3,2)% 输出分类结果附件2：a=[-4.5 -0.1 8.1 15.2 21.3 26.4 27.5 26.4 20.2 14.2 7.1 -1 26 51 25 36 37 52 67 72 60 62 56 47-5.6 -0.8 7.3 14.5 20.8 26 27.2 25.9 19.9 14.6 6.8 -1.6 34 59 31 42 42 54 67 72 63 61 62 55-20.9 -11.6 -3.1 7.6 14.8 21.6 24.5 22.7 15 8.9 -3.5 -14.1 76 71 62 50 65 66 80 78 62 66 65 64-19.4 -9.4 -2.1 7.7 15.3 20.9 24.3 22.9 15.5 9.7 -1.8 -13.1 71 65 54 43 54 63 73 73 58 59 60 57-17.6 -5.8 0.9 9.2 17.4 21.4 25 24.1 16.6 10.4 0.5 -10.2 70 67 47 52 53 75 82 85 70 76 72 64-2.8 1.5 9.6 16.3 21.5 27.4 28.5 26 19.7 15.1 7.6 2.7 29 50 27 38 48 52 64 77 72 68 72 61-1 3.3 10.2 17.4 21.9 28.1 29.1 25.5 19.1 16.1 9.7 2.2 32 52 37 43 49 48 59 75 78 65 72 61-3.4 2.6 8.7 15.5 20.9 27.2 27.5 24.9 19.5 16 9.1 0.2 33 46 31 39 49 48 59 75 78 57 67 58-7.6 -0.3 4.3 13.5 18.4 23.7 24.1 22.7 16.2 11.7 5.6 -3.2 38 49 29 32 40 51 65 69 73 63 69 61];d=[pdist(a);pdist(a,'seuclidean');pdist(a,'cityblock');pdist(a,'seucl id');pdist(a,'minkowski',3)];for i=1:5d1=linkage(d(i,:)); r1(i)=cophenet(d1,d(i,:));endfor i=1:5d2=linkage(d(i,:),'complete');r2(i)=cophenet(d2,d(i,:));endfor i=1:5d3=linkage(d(i,:),'average') ;r3(i)=cophenet(d3,d(i,:));endfor i=1:5d4=linkage(d(i,:),'centroid');r4(i)=cophenet(d4,d(i,:));endfor i=1:5d5=linkage(d(i,:),'ward');r5(i)=cophenet(d5,d(i,:));endr=[r1;r2;r3;r4;r5]d3=linkage(d(3,:),'average');H= dendrogram(d3)T=cluster(d3,2)% 输出分类结果得到结果为：r =0.9654 0.9375 0.9593 0.9375 0.96630.9650 0.9418 0.9595 0.9418 0.96730.9675 0.9451 0.9620 0.9451 0.96920.9663 0.9444 0.9603 0.9444 0.96840.9651 0.9339 0.9590 0.9339 0.9673。