游戏数据讲义聚类分析TwoSteps
数学建模聚类分析
层次聚类
要点一
总结词
一种基于距离的聚类算法，通过构建层次结构来对数据进 行聚类。
要点二
详细描述
层次聚类算法的基本思想是，通过不断将相近的数据点合 并成新的集群，或者将现有的集群分裂成更小的集群，来 构建一个层次结构。算法首先将每个数据点视为一个独立 的集群，然后按照距离的远近逐步合并或分裂集群，直到 达到预设的停止条件。层次聚类算法有多种，其中最常用 的是凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
密度峰值聚类
总结词
一种基于密度的聚类算法，通过识别密度峰值点来对 数据进行聚类。
详细描述
密度峰值聚类算法的基本思想是，通过识别数据集中的 密度峰值点来对数据进行聚类。算法首先计算每个数据 点在其邻域内的密度，并将密度最大的点视为密度峰值 点。然后，算法将每个密度峰值点作为中心点，将与其 相近的数据点归入同一个集群。通过这种方式，密度峰 值聚类算法能够识别出任意形状的集群，并处理异常值 和噪声点。与DBSCAN算法相比，密度峰值聚类算法 的计算复杂度较低，因此在处理大规模数据集时具有更 好的性能。
DBSCAN聚类
总结词
一种基于密度的聚类算法，通过识别高密度区域和低 密度区域来对数据进行聚类。
详细描述
DBSCAN聚类算法的基本思想是，通过识别高密度区 域和低密度区域来对数据进行聚类。算法首先从任意一 个未被访问过的数据点开始，搜索其邻域内的所有点， 如果邻域内的点数超过预设的阈值，则将该点标记为核 心点，并将其所在区域视为一个集群。然后，算法继续 搜索核心点的邻域内的点，并将这些点标记为边界点和 噪声点。通过这种方式，DBSCAN算法能够识别出任 意形状的集群，并处理异常值和噪声点。
通过分析不同群体的用户特征和行为模式，电商企业可以 制定更加精准的营销策略和个性化推荐方案，提高用户满 意度和忠诚度。
第十二讲-2聚类分析
聚类结果的验证和进一步分析
根据聚类树，究竟聚成几类合适？
考虑每类中含有的变量不能太少，相对均 衡
如何验证聚类结果？类间差异是否显著？ 各类的特征如何？将来如何结合专业解释 ？
进行方差分析或非参数检验，理想结果类间
差异有统计学意义
17
同样数据，记录聚类结果
18
在method中必须指定标准化方法
4，聚类前应对变量作预处理，剔除无效变量以及缺失值过 多的变量。
5，一般需对变量作标准化变换，以消除量纲和变异大幅波
动的影响。
37
等间隔测度的变量选择连续变量距离测度方法Interval
离散分布的计数变量选择counts
15
对于二值变量选择Binary，1表示出现，0表示不出现
聚类谱系图（聚类树）
相对类间距离25
五类：五个变量各成一类； 四类：organic和CEC变量合并为一类 两类：organic和CECSANDFRAC一类，两外一类
方法:有多种聚类方法 聚类结果的解释和证实
5
二、相似系数
意义:用相似系数度量指标和样品间的相似程度.
1.指标(变量)间的相似系数:
①变量为计量数据 相关系数(r)
rij
lx y lxx lyy
②变量为计数数据(等级或两分类)
列联系数(C)
2 C 2 n
二、相似系数
2.个体(样品)间的相似系数
21
四、快速样品聚类 计算步骤
(k-means cluster)
1.事先人为指定分类数(k类).
2.根据数据本身的结构确定k类的原始中心点
(mean).
3.逐一计算每个记录到各个类别中心点的距离， 就近归类。计算新的中心点(用平均数表示).
TWOSTEP两步法聚类详解分析
在一个类中，给定N个d维的数据点：{}，其中i=1,2,3….,N,则
CF={N,LS,SS}
CF（Clustering Feature）：包含簇信息的三元组，其中N是类中数据点的数量，LS是N个数据点的线性求和，SS是N个数据点的平方和，一个CF向量有足够的信息去计算相似度。
从第二条记录起就具有一般性了，插入第二条记录时，用该条记录创建一个临时CFNode（记cft）,然后从根节点开始，看cft和根节点的哪个CFNode距离最近（当然目前只有一个CFNode),根据这个CFNode找到它的子BTNode（当然这里没有），一直这样下去，直到叶子节点（当然这里根节点也就是叶子节点）。假如cft和找到的最近的BTNode（记bt）,的最近的那个CFNode（记cfp）的距离是d,如果d小于给定的阈值minDis，则将cft和cfp合并，然后从该叶子节点向上更新各个BTNode的信息直到根节点，更新的方法是将cft的信息合并到父节点的各个CFNode中。如果d大于给定的阈值，但是bt的CFNode小于给定的阈值M，则将cft作为bt的一个新CFNode，然后依然从该叶子节点向上更新各个BTNode的信息直到根节点。如果bt的cfp大于给定的阈值M，则只能将bt分裂成两个BTNode,然后将原BTNode（也就是bt）所对应的父节点（记r）对应的CFNode分裂成两个CFNode,如果那时r中的CFNode数目也大于M则继续向上分裂，否则向上更新。
一个CF树有三个参数：
B=分支系数，中间节点的最大子节点数量
T=叶节点中的类的半径或直径的阈值
L=叶节点的最大CF簇数量
CF树的插入算法：
1、从根节点开始，在根节点中查找最靠近数据点的CF簇，移动到子节点并重复该处理直到发现一个最靠近的叶节点CF簇。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
IBM SPSS MODELER 实验一、聚类分析
IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。
聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。
IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。
1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。
（1）启动SPSS Modeler 14.2。
选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。
图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。
首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。
右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。
点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。
单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。
图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。
选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。
运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。
该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。
TwoStep模块 刘朔
TwoStep模块的位置
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
TwoStep模块的操作简介（1）
•将该模块添加到数据流中，就会生成一个新的 节点 ，这个节点代表了由两步聚类节点创 建的聚类模型。
•点击运行该数据流，就可以在Models窗口得到
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
TwoStep模块的操作简介（2）
或者右键单击 ，在下拉菜单中选
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
TwoStep模块的结果介绍（4）
• 执行了以上操作后， 将会出现右边的对 话框，显示了属于 每一类的记录数。 • 单击 或 可以将结果展开。 得到数值型变量的 均值和标准差，以 及字符型变量的每 个离散值的比例。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
• 第一步：准聚类过程
这一步使用的是分层聚类中针对大样本聚 类产生的BIRCH（Balance Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）算法，分成 许多子类（sub-cluster）。 该算法是传统分层聚类算法的改进，其实 质是把层次聚类方法与其他聚类方法相结合的 多阶段聚类。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
TwoStep模块的结果介绍（2）
• 与此同时，Output窗口会出现一个表格 图标，并且注明了列数和记录数。
• 双击该图标可以再次打开显示聚类结果 的表格。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
TwoStep模块的结果介绍（3）
• 双击数据流中的 Models窗口中的 择Browse。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
• 希望与大家共同探讨，共同进步！
两步聚类方法
2.1 分割聚类算法
分割聚类方法是一种基于原型的聚类
方法，其本质是首先从数据集中随机地选择 几个对象作为聚类的原型，然后将其他对象 分别分配到由原型所代表的最相似，也就是 距离最近的类中。分割聚类方法通过迭代控 制策略对原型不断地进行调整，从而使得整 个聚类得到优化。
根据所采用的原型的不同，分割聚类方 法主要包括 k-means 和 k-medoid 两大类算 法。这里主要介绍 k-means 算法。
(1)采用相关系数进行差异度的计算， 取ε=0.9，MinPts=1，采用 DBSCAN 算法对 这 50 个对象进行聚类，结果共聚 6 类，其 中有 3 个异常类，见图 1 至图 3，这 3 个类 都分别只有一条数据，这三条数据是异常 值。
(2)将异常值的两条记录从数据库中排 除出去，形成新的待聚类对象集 D1。
4.2 DBSCAN 算法
DBSCAN 算法的主要思想为：如果一 个对象在其半径为ε的邻域内包含至少 MinPts 个对象，那么该区域是密集的。为了 确定这样的密集区域，该算法涉及有关密度 的一系列定义，从而根据这些定义来确定密 集区域，也就是确定各个类，并隔离出异常 值。这些定义包括：
定义 1 ε-邻域：对于一个给定的对象， 其半径为ε的邻域成为该对象的ε-邻域。
（2）根据距离“中心”最近的原则， 寻找与个对象最为相似的类，将其他对象分 配到各个相应的类中；
（3）在完成对象的分配之后，针对每 一个类，计算其所有对象的平均值，作为该 类的新的“中心”；
（4）根据距离“中心”最近的原则， 重新进行所有对象到各个相应类的分配；
（5）返回步骤（3），直到没有变化为 止。
4.3 DBSCAN 算法的特点
聚类分析的思路和方法
一种叫相似系数，性质越接近的变量或样本，它们的相似系数越接近于1或一l，而彼此无关的变量或样本它们的相似系数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类。
3
另一种叫距离，它是将每一个样本看作p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点应属于不同的类。
设有n个样本单位，每个样本测得p项指标（变量），原始资料矩阵为：
聚类分析终止的条件
*
迭代次数：当目前的迭代次数等于指定的迭代次数（SPSS默认为10）时终止迭代。
类中心点偏移程度：新确定的类中心点距上个类中心点的最大偏移量小于等于指定的量（SPSS默认为0）时终止聚类。
壹
贰
例子1：31个省区小康和现代化指数的聚类分析
利用2001年全国31个省市自治区各类小康和现代化指数的数据，对地区进行聚类分析。
夹角余弦
相关系数
计数变量(Count)（离散变量）的聚类统计量
对于计数变量或离散变量，可用于度量样本（或变量）之间的相似性或不相似性程度的统计量主要有卡方测度（Chi-square measure）和Phi方测度（Phi-square measure）。
二值(Binary)变量的聚类统计量
*
组间平均连接法(Between-group linkage)
03
组内平均连接法(Within-group linkage)
04
重心法(Centroid clustering)
05
中位数法(Median clustering)
06
离差平方和法(Ward’s method)
07
最短距离法(Nearest Neighbor) 以两类中距离最近的两个个体之间的距离作为类间距离。
IBM SPSS MODELER 实验一、聚类分析
IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。
聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。
IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。
1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。
（1）启动SPSS Modeler 14.2。
选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。
图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。
首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。
右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。
点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。
单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。
图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。
选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。
运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。
该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。
聚类算法详解
聚类算法详解
聚类算法是一种将数据集中的对象分组成相关性较高的子集的技术。
该算法寻找数据点之间的相似性，并根据这些相似性将它们划分到不同的群组中。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类。
其中，K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，它将数据点划分到K个聚类中心，使得每个数据点到其所属聚类中心的距离最小化。
层次聚类是通过建立数据点之间的层次结构来进行聚类，它可以是自下而上的聚合聚类或自上而下的分裂聚类。
密度聚类是基于密度的聚类方法，它通过定义一个密度阈值来划分数据点，将高密度区域视为聚类。
聚类算法在许多应用领域中都有广泛的应用，如市场细分、社交网络分析和图像处理等。
它可以帮助我们揭示数据的内在结构，发现相似的样本，并提供有关数据集的全局概览。
需要注意的是，聚类算法需要根据实际问题选择适当的算法和参数。
此外，为了确保聚类结果的质量，还需要对数据进行预处理，如特征选择、特征缩放和异常值处理等。
总之，聚类算法是一种重要的数据分析技术，它可以帮助我们理解数据集中的模式和关系。
通过应用适当的算法，我们可以从复杂的数据中提取有用的信息，并为进一步的分析和决策提供支持。
数据挖掘第21讲-SPSS Modeler聚类分析
child child …
1
2
CF1 CF2 …
child child …
1
2
CF5 child 5
CF6 child 6
B=6
L=5
叶子节点
pre CF1 CF2 …
CF5 nex t
pre CF1
… CF4 nex
…
t
聚类簇
…
预聚类过程
① 根据第一个样本建立根节点及相应的CF ② 依次读入后续样本，根据距离最小原则指定到CF树中 ③ 形成CF树，其每个叶子节点中的每个CF都代表一个
数据挖掘课程培训
案例背景
Iteration 1
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0
-2 -1.5 -1 -0.5
0
0.5
1
1.5
2
x
超市的数据库中记录了大量的用户信息数据和 行为数据，现超市希望能够通过对这些数据进 行分析，利用对数据的分析结论将用户划分为 不同的群体。针对不同的用户群体提供相应的 服务，以便实现精准广告投放和精准产品营销， 让接收到广告的用户能够更容易接受广告中超 市投放的产品。
其中N为该聚类中样本的个数，LS为N个样本的线性和，SS为N个样本 的平方和。
设CF1=(N1,LS1,SS1)，CF2=(N2,LS2,SS2)是两个子聚类，将这两个 子聚类合并：
CF3=CF1+CF2=(N1+N2,LS1+LS2,SS1+子、阀值两个参数，每个非叶子节点最多包含 B个CF，一个非叶子节点代表一个子聚类。同时，这个子聚类又 分为多个子聚类。
本月话费(元) 流量使用(K)
33
102400
python数据分析之聚类分析（clusteranalysis）
python数据分析之聚类分析（clusteranalysis）何为聚类分析聚类分析或聚类是对⼀组对象进⾏分组的任务，使得同⼀组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。
它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计数据分析的常⽤技术，⽤于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，⽣物信息学，数据压缩和计算机图形学。
聚类分析本⾝不是⼀个特定的算法，⽽是要解决的⼀般任务。
它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们⽅⾯存在显着差异。
流⾏的群集概念包括群集成员之间距离较⼩的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。
因此，聚类可以表述为多⽬标优化问题。
适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使⽤，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期⽤途。
这样的聚类分析不是⾃动任务，⽽是涉及试验和失败的知识发现或交互式多⽬标优化的迭代过程。
通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。
常见聚类⽅法常⽤的聚类算法分为基于划分、层次、密度、⽹格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。
K-means聚类算法中k-means是最常使⽤的⽅法之⼀，但是k-means要注意数据异常：数据异常值。
数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是⾮常显著的。
因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。
数据的异常量纲。
不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归⼀化或标准化。
例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单⾦额可能是[0,10000 000]，⽽订单数量则是[0,1000]，如果没有归⼀化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单⾦额的影响。
DBSCAN有异常的数据可以使⽤DBSCAN聚类⽅法进⾏处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中⽂含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。
机器学习中的聚类分析和主成分分析
机器学习中的聚类分析和主成分分析机器学习是当前最火热的研究领域之一，涵盖了许多不同的算法和技术。
其中两个最常见的技术是聚类分析和主成分分析。
这两种技术旨在从数据中提取有用的信息，继而推导出统计学上的结论。
一、聚类分析聚类分析是一种将对象分成相似组或类的方法。
它是一种监督学习技术，通常用于无法预测结果的情况。
聚类分析不需要预处理的数据，并且可以发现未知的关联关系。
聚类分析可以应用于许多不同的领域，例如医疗和金融。
在聚类分析中，有两种常见的方法：分层聚类和k-means聚类。
在分层聚类中，开始时每个对象都是一个独立的组，然后递归地合并相似的组，直到只剩下一个大组。
在k-means聚类中，先选取k个数据点作为初始聚类中心，然后将其他数据点归类到最近的聚类中心。
再普遍一点，聚类的方法有层次法，基于分裂的方法，密度聚类，光谱聚类等等。
聚类分析有许多优点。
它可以帮助人们确定数据中存在的未知关系。
它可以挖掘数据中有关系统或组之间关系的信息。
此外，聚类分析可以通过有用信息的提取，减少噪音和不相关的数据。
二、主成分分析主成分分析是一种变量之间线性关系的降维方法。
它是一种无监督学习技术，可以帮助人们去除数据中的冗余信息。
它通过将高维数据集转换为低维数据集，来分析数据，拟合数据，并从复杂数据集中提取出关键的信号和趋势。
主成分分析背后的数学原理是矩阵分解。
它可以把多个变量组合成一个或多个新变量，并将数据压缩到其最主要的成分上。
这种分析可以帮助人们减少不需要的特征变量，将变量减少到可以准确描述问题的范围内。
主成分分析可以应用于许多不同的领域，例如自然语言处理和视觉识别。
主成分分析也有许多优点。
它可以帮助人们在数据中找到隐藏的信息。
它可以发现数据中的共性并最大化它们。
此外，主成分分析可以基于原始数据的任意形式，使用统计量和测量，而不需要预处理。
三、聚类分析和主成分分析的应用聚类分析和主成分分析可以应用于许多领域。
例如，在医疗研究领域，聚类分析可以帮助医生确定哪些病人的病情相近，然后对他们进行相同的治疗。
第14讲 聚类分析
系统聚类
❖例如：对一批运动员分别测量了他们的百米、万米、 摸高、举重、体操等若干项指标，最后根据他们的各 项成绩的分析将他们分为几种不同类型的运动员，比 如：爆发力型、耐力型、灵巧型等。
❖系统聚类分析就是通过对变量的测量，将比较接近的 样本找出来归为一类，进一步再将比较接近的类合并 成为新的类，逐层合并直到最后合并成为一类。
计算任何两个样品 X i 与 X j 之间的距离 dij ，其值越小表示两个样品接近程度越
大，dij 值越大表示两个样品接近程度越小。如果把任何两个样品的距离都算出来后，
可排成距离阵 D：
d11 d12 D d21 d22
dn1 dn2
d1n
d2
n
dnn
其中 d11 d 22 d nn 0 。D 是一个实对称阵，所以只须计算上三角形部分或下
本找出来归为一类，进
....... A
一步再将比较接近的类 合并成为新的类，逐层
..... C
合并直到最后合并成为
...... . B
Y
一类。
X
系统聚类方法的一般程序：
聚类分析法的一般程序是： 首先，不论是定量数据还是定性数据，都应确定 分类统计量，用以测定样本之间的亲疏程度，主要通 过样本之间的距离、样本间的相关系数来确定；
a 1
xi )(xaj
xj)
i, j 1,, p
x i
1 n
n
xai
a 1
x j
1 n
n
xaj
a1
如果 1 存在，则两个样品之间的马氏距离为
d
2 ij
(M
)
(Xi
X
游戏数据聚类分析TwoSteps
SPSS进行数据分析
点击选项，弹出如下的面板
离群值处理：这里主要是针对CF填满后，如何对离群值的 处理。 关于噪声处理，此处默认即可 内存分配：指定聚类算法应使用的最大的内存量。如果该 过程超过了此最大值，则将使用磁盘存储内存中放不下的 信息。此项默认就行了。 连续变量的标准化：聚类算法处理标准化连续变量。
数据选取据作分析，提取特征 呢？我们要做的是提取次日留存用户的特征，因此，根据 需要我们提取了一些用户的数据点。
SPSS进行数据分析
打开“菜单|分类|两步聚类”
SPSS进行数据分析
要进行变量选择，如果是分类变量，就选择进入分类变量， 如果是连续变量，就选择进入连续变量。
结果分析
“模型摘要”视图显示聚类模型的快照或摘要，包括加阴 影以表示结果较差、尚可或良好的聚类结合和分离的 Silhouette 测量。该快照可让您快速检查质量是否较差， 如果较差，可返回建模节点修改聚类模型设置以生成较 好的结果。
Thank you!
钓鱼岛游戏中心整理
SPSS进行数据分析
距离变量：确定计算两个变量之间的相似性，对数相似值 系统使用对数似然距离计算，而欧式距离是以全体变量为 连续性变量为前提的，由于我们的数据中存在分类型变量， 因此这里选择对数相似值。 聚类数量：允许指定如何确定聚类数。如果自动确定 将会使用聚类准则中指定的准则[BIC 或者 AIC]，自动确 定最佳的聚类数，或者设置最大值。也可以指定一个固定 值，不过一般来说就自动确定OK了。 连续变量计数：对一个变量是否进行标准化的设置。
聚类分析理论—TwoSteps
TwoSteps算法的优势
TwoSteps支持数值型和分类型数据，这对于我们而言在 使用时就方便很多，此外游戏数据一般来说都很大， TwoStep在这方面来说还是很具有优势的，数据迭代过 程中的内存消耗和聚类数目确定，TwoStep表现的都很 好，两步聚类避免了距离矩阵过大，导致算法执行效率下 降，而这也是优势所在 。
前言—双向聚类简介
A Toolbox for Bicluster Analysis in
R
——Sebastian Kaiser and Friedrich Leisch
前言
当没有新的层（双聚类）产生时，结束计算。
Turner (2005)等人设计的较快的新算法中, 二进制的最小二乘法 代替了普通最小二乘法。本文使用Turner 等人的原始代码。
biclust 程序包—算法集：BCSpectral()
Kluger（2003）等人描述的双向聚类算法包括一 些预处理步骤，像标准化，独立缩放，双随机 （ bistochastization ）和记录交互（ log interactions ）。
发现的双聚类比周围行和列的值或高或低，排列在 棋盘结构中。
biclust 程序包—算法集：BCXmotifs()
Murali and Kasif (2003)的Xmotifs算法旨在发现在几列 中有着共同值的行。 对于基因表达数据，他们称双聚类为“保守的基因表 达基序”，短“Xmotifs”（ short “Xmotifs”.）。不例 外地，好的数据预处理方法是很重要的，因为此算法 的主要方面就是定义基因（行）的保守状态，即基因 在所有的样本（列）中状态相同。 简单的离散化数据（例如使用discretize()函数）为处 理基因状态的一个方法。
biclust 程序包—算法集：BCCC()
该算法有三个主要的步骤：
（1）去掉分数高于矩阵分数α倍的行和列 （2） 去掉分数最高的行和列 （3）添加行和列直到分数达到α水平
两步聚类中文版详解
目录第一节摘要 (2)第二节介绍 (2)第三节统计方法 (3)第四节两步聚类方法的分析 (3)第五节案例研究 (7)第六节输入 (7)第七节输出 (8)第八节讨论 (10)第九节结论 (11)第一节摘要本文利用SPSS两步聚类的方法将现有的数据分为三个集群以分析银行客户的信息。
对于我们的案例研究，这个方法是完美的，因为与其他经典聚类方法相比，两步聚类方法采用混合数据（包括连续和分类变量），它也发现了最优数量的集群。
两步聚类方法创建三个客户的配置文件，最大的一组包括最有资历（与银行合作时间悠久）的客户，其信用卡申请的目的是教育或者公司业务。
第二组主要包括拥有房产的客户，但主要是失业，他们信用卡申请的目的在于再培训或者添置家庭用品。
第三组主要是包括那些拥有未知属性的人，他们申请额度的目的在于购买汽车、添置电视或者教育。
本文所涉及的研究目的主要在于便于本行更好的管理以加强公司的利润空间。
第二节介绍在不同的领域中，不同的应用程都序可以使用聚类算法。
然而,大多数的这些算法只处理数值数据和分类数据。
然而,现实世界的数据可能包含数值和分类属性。
两步聚类的方法是SPSS中解决这个问题的一个途径之一。
在本文中,我们打算从一个银行提供的公共数据集中使用两部聚类的方法来确定银行客户的资料。
该方法的优势在于可以确定适当数量的集群,所以我们的目标是找到这个概要文件的数量,有效地管理现有的和可能存在的客户。
在下面几节中,我们介绍两步聚类的方法和案例研究中的输入、输出和结果的分析。
第三节统计方法数据分组(或数据集群)是一种方法,可以形成具有类似特征的类的对象。
集群通常是与分类混淆,但有一个主要的区别,即分类时,对象被分配到预定义的类,而在集群的情况下,必须定义这些类。
我们预计数据时使用集群技术自然得分组到不同的类别。
集群类别的物品有很多共同的特点,例如,客户、事件等等。
如果问题是复杂的,在聚类数据前,其他数据挖掘技术也可以应用(如神经网络和决策树)。