聚类分析与判别分析

(xi yi )2
i
平方欧氏距离(Squared Euclidean) (xi yi )2 i
绝对距离(Block): Si|xi-yi|
切比雪夫距离 （Chebychev ） Maxi|xi-yi|
1
明考夫斯基距离（Minkowski）
(
xi
yi
)q
q
i
10
（2）相似系数
向量x =(x1,…, xp)与y =(y1,…, yp)之间的相似系数：
1
提纲
1 聚类分析
1-1 概述
1-1-1聚类分析的原理 1-1-2 距离和相似系数 1-1-3 类间距离的算法
1-2系统聚类分析（Hierarchical clustering） 1-2-1 基本思想
1-2-2 分类
1-2-3 SPSS 实现
1-3 k-均值聚类 （ K-Means Cluster)
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（5）离差平方和法（ward method）
– D2=WM－WK－WL
即 DK2L
nL nk nM
XK XL XK XL
Cluster K
Cluster M
Cluster L
对异常值很敏感；对较大的类倾向产生较大的距离， 从而不易合并，较符合实wenku.baidu.com需要。
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类Gp与类Gq之间的距离Dpq
1-3-1 基本思想 1-3-2 SPSS 实现
1-4 PCA 与聚类分析连用实例解析
2 判别分析
2-1 距离判别法
2-2 Fisher判别法 2-3 Bayes 判别法
2-4 逐步判别分析
2-5 应用SPSS 实现判别分析
3 综合性实例解析
2
1 聚类分析 1-1 概述
1-1-1聚类分析的原理
定义：根据事物本身特性来研究个体分类的 统计方法，是按照物以类聚的原则来研究的 事物分类。
– 可能被极大值扭曲，删除这些值之后再聚类
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(3)重心法（centroid hierarchical method）
– 类的重心之间的距离 – 对异常值不敏感，结果更稳定
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(4) 类平均距离法（average linkage method） 类间所有样本点的平均距离
– 利用了所有样本的信息，是较好的系统聚类法
每一种样品都具有多种特性，或称之为具有多种变量。聚类分析是基于
多变量数据，对n个样品进行分类的一种方法，即将那些相似的样品归为一类， 不相似的样品分别归到各自不容的类别中。
目的：寻找数据中潜在的自然分组结构 和感兴趣的关系。
3
自然分组结构 Natural grouping ： 例如：有16张牌，如何将他们分为一组一组的牌？
(d(xi,xj)表示点xi∈ Gp和xj ∈ Gq之间的距离)
最短距离法: Dpq min d (xi , x j )
最长距离法: Dpq max d (xi , x j )
重心法: Dpq min d (xp , xq )
类平均法:
Dpq
1 n1n2
d (xi , xj )
xiGp x j Gq
A K Q J
4
分成四组： 每组里花色相同，组与组之间花色相异
A K Q J
花色相同的牌为一副
Individual suits
5
分成四组： 符号相同的牌为一组
A K Q J
符号相同的的牌
Like face cards
6
分成两组： 颜色相同的牌为一组
A K Q J
颜色相同的配对 Black and red suits 7
i
(xi x )2 ( yi y)2
i
i
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当变量的测量值相差悬殊时,要先进行标准化. 如R为极差, s 为标准偏差（标准差）, 则标准化的数据为每个观测值减去 均值后再除以R或s：
当观测值大于0时, 有人采用Lance和 Williams的距离
1 | xi yi |
p i xi yi
离差平方和: D1 xiGp (xi xp ) '(xi xp ), D2 xjGq (x j xq ) '(x j xq ),
(Ward)
D12
( xk
x ) '(xi
x)
Dpq
D12
D1
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D2
xk Gp Gq
聚类的方法
系统聚类：事先不用确定分多少类 k-均值聚类：事先要确定分多少类 （快速样本聚类）
夹角余弦cosine
Cxy (1) cos xy
xi yi i
xi2 yi2
i
i
cosθ =1,说明x和y完全相似；接近1，x和y比较相似。
cosθ=0，说明x和y完全不一样；接近0，x和y差别很大。
相关系数
(xi x )( yi y)
Pearson correlation Cxy (2) rxy
第7章 聚类分析与判别分析
Cluster analysis & Discriminant Analysis
中心问题：分类 解决方法：聚类分析—— 无管理的模式识别
判别分析—— 有管理的模式识别 授课思路：基本思想；
用 SPSS软件解决问题。
聚类分析是将一群具有相关性的资料（样本、变量） 加以有意义的分类。 判别分析是在已知的分类之下，选定一判别标准， 将新样本归类。
各种点间距离和类间距离的计算可通过统计软件的选项实现。
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1-1-3 类间距离的算法
(1) 最小距离法（single linkage method) (nearest neighbor）
– 极小异常值在实际中不多出现，避免极大值的影响
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(2) 最大距离法（complete linkage method） ( fartherst neighbor)
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两个距离概念
✓ 点间距离：
每个样本之间的距离。
✓ 类间距离:
由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点 组成，那么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包 含不止一个点，那么就要确定类间距离。
类间距离是基于点间距离定义的： 两类之间最近点之间的距离可以作为这两类之间的距离； 两类中最远点之间的距离作为这两类之间的距离； 各类的重心之间的距离来作为类间距离； ……
1-1-2 距离和相似系数
——相似性的度量
样本之间距离有很多定义方式，最简单的是欧氏距离，还有其他的距离。 和距离相反但起同样作用的概念，比如相似性等，两点相似度越大，就 相当于距离越短。
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（1）点间距离的计算方法
向量x =(x1,…, xp)与y =(y1,…, yp)之间的距离：
欧氏距离(Euclidean)