聚类分析大作业
聚类分析作业
1.根据调查得到某地42所学校的数据如下:
试将这些学校分类。
2.16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量数据如下表:
试将这些饮料分类。
3.20种啤酒的成分和价格数据如下表:
试将这些啤酒分类。
4.50名学生参加10个测验项目的测试数据如下表:
试将学生分类。
5.下表列出了2007年我国31个省、市、自治区和直辖市的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的8个主要变量数据。
利用系统聚类法,对各地区进行聚类分析:
试将这些地区分类
6.在全国服装标准制定中,对某地区成年女子的14个部位尺寸(体型尺寸)进行了测量,根据测量数据计算得到14个部位尺寸之间的相关系数矩阵,如下表所示,:试对14个变量进行聚类分析:
7.下表列出了2006年我国31个省、市、自治区和直辖市的12个月的月平均气温数据。
数据来源:中华人民共和国国家统计局网站,现利用聚类法,对各地区进行聚类分析。
应用多元分析聚类分析作业
应用多元分析——聚类分析5.1解:判别分析是根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类,用具体的数学语言来表达就是,设有n 个样本,对每个样本测得p 项指标(变量)的数据,已知每个样本属于k 个类别(或总体)G 1,G 2,……,G k 中的某一类,且它们的分布函数分别为F 1(x ),F 2(x ),……,F k (x )通过找出一个最优的划分,使得不同类别的样本尽可能地区别开,并对测得同样p 项指标(变量)数据的一个新样本,能判别该样本属于哪个总体。
聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。
而聚类分析是指,在聚类之前,我们并不知道判别标准,而是通过一次次的聚类,使相近的样品(或变量)聚合形成总体,即进行量化分类。
通俗来讲,判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类,而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。
5.3解:对样品进行聚类分析时,用距离来测定样品之间的相似程度。
因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点,点之间的距离即可代表样品间的相似度,将距离近的归为一类,距离较远的点归为不同类。
常用的距离为: (一)闵可夫斯基距离:1/1()()p qq ij ik jk k d q X Xq 取不同值,分为 (1)绝对距离(1q ) 1(1)p ij ikjkk d X X(2)欧氏距离(2q )21/21(2)()p ij ikjk k d X X(3)切比雪夫距离(q)1()max ij ikjkk pd X X(二)马氏距离(三)兰氏距离对变量的相似性进行度量的时候,因为多元数据中的变量表现为向量的形式,在几何上可以用多维空间的一个有向线段表示,相对于数量的大小,我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向,因此用相关性进行衡量。
将变量看作p 维空间的向量,一般用:(一) 夹角余弦(二)相关系数5.5解:11()p ik jkijk ik jk X X d L p X X21()()()ij i j i j d M X X ΣX X12cos pik jkk ij p pX X 12211()()()()pik i jk j k ij p p ik i jk j k k X X X X r X X X X相同点:K—均值法和系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。
聚类分析参考作业
注意:1、作业可以交手写稿也可打印稿2、下面的内容比较多,大家可以有选择性的复制粘贴,不要太雷同了,但是“第五步”的内容一定要有。
3、手写的同学也可以参照聚类图2.4、这是我参照几个同学的作业整理而成的,有什么错误的地方请大家反应。
第一步、将原始数据进行自然对数变换后:省、自治区首位城市规模(万人)城市首位度四城市指数基尼系数城市规模中位值(万人)京津冀 6.550651672 0.362627194-0.065712543-0.24794867 2.386926241山西 5.189952342 0.640906069 0.00059982-0.532730459 2.466403178内蒙古 4.710700687 0.349247428-0.389788629-0.662036186 2.877792976辽宁 5.965120572 0.651387246-0.157706996-0.551300456 3.270329106吉林 5.353468211 0.581097677 0.076775839-0.78329073 2.980872411黑龙江 5.556828062 0.835471056 -1.07382212-0.678061543 3.156148995第二步、将自然对数数据标准差标准化后:省、自治区首位城市规模(万人)城市首位度四城市指数基尼系数城市规模中位值(万人)京津冀 1.557229197 -1.112342045 0.4752642911.773909089 -1.30247943山西-0.569778238 0.379454967 0.6308497770.233481708 -1.08198916内蒙-1.318931126 -1.1840682-0.28509973-0.465950.059316123古77 1 2346辽宁0.641943229 0.43564245 0.259422162 0.13303381 1.148316294吉林-0.314174769 0.058834221 0.80957788-1.121836354 0.345286034黑龙江0.003711707 1.422478685-1.890014379-0.552635908 0.831550139第三步、计算出的欧式距离京津冀(G1) 山西(G2) 内蒙古(G3) 辽宁(G4) 吉林(G5) 山西(G2) 1.356123761内蒙古(G3) 1.773531093 1.06175178 2辽宁(G4) 1.547867151 1.148367242 1.289162593吉林(G5) 1.79365799 0.902671154 0.9235392410.845975663黑龙江(G6) 2.209079887 1.552492115 1.5312141.146450735 1.400629739第四步、用最短距离进行聚类分析京津冀(G1) 山西(G2) 内蒙古(G3) 辽宁(G4) 吉林(G5) 山西(G2) 1.356123761内蒙古(G3) 1.773531093 1.06175178 2辽宁(G4) 1.547867151 1.148367242 1.289162593吉林(G5) 1.79365799 0.902671154 0.9235392410.845975663黑龙江(G6) 2.209079887 1.552492115 1.5312141.146450735 1.4006297391)最小元素为G45=0.8460,将G4和G5合为一新类G7,然后再计算G7与其他各类间的距离,G7,1=1.5479G7,2=0.9027G7,3=0.9235G7,6=1.14652)经过第一步得到下表,删掉了G4,G5所在行列的元素。
聚类分析练习题1105
聚类分析和判别分析练习题一、选择题1.需要在聚类分析中保序的聚类分析是( )。
A.两步聚类B.有序聚类C.系统聚类D.k-均值聚类 2.在系统聚类中2R 是( )。
A.组内离差平方和除以组间离差平方和B.组间离差平方和除以组内离差平方和C.组间离差平方和除以总离差平方和D.组间均方除以总均方。
3.系统聚类的单调性是指( )。
A.每步并类的距离是单调增的 B.每步并类的距离是单调减的 C.聚类的类数越来越少 D.系统聚类2R 会越来越小4.以下的系统聚类方法中,哪种系统聚类直接利用了组内的离差平方和。
( ) A.最长距离法 B.组间平均连接法 C.组内平均连接法 D.WARD 法5.以下系统聚类方法中所用的相似性的度量,哪种最不稳健( )。
A.21()pik jk k x x =-∑ B.1pik jk k ik jkx x x x =-+∑C.21pk =∑ D.1()()i j i j -'x -x Σx -x6.以下系统聚类方法中所用的相似性的度量,哪种考虑了变量间的相关性( )。
A.21()pik jk k x x =-∑ B.1pik jk k ik jkx x x x =-+∑C.21pk =∑ D.1()()i j i j -'x -x Σx -x7.以下统计量,可以用来刻画分为几类的合理性统计量为( )? A.可决系数或判定系数2RB.GGW P P -C.()/(1)/()GGW P GP n G---D.()G W PW-8.以下关于聚类分析的陈述,哪些是正确的()A.进行聚类分析的统计数据有关于类的变量B.进行聚类分析的变量应该进行标准化处理C.不同的类间距离会产生不同的递推公式D.递推公式有利于运算速度的提高。
D(3)的信息需要D(2)提供。
9.判别分析和聚类分析所要求统计数据的不同是()A.判别分析没有刻画类的变量,聚类分析有该变量B.聚类分析没有刻画类的变量,判别分析有该变量C.分析的变量在不同的样品上要有差异D.要选择与研究目的有关的变量10.距离判别法所用的距离是()A.马氏距离B. 欧氏距离C.绝对值距离D.欧氏平方距离11.在一些条件同时满足的场合,距离判别和贝叶斯判别等价,是以下哪些条件。
聚类分析实验报告例题
一、实验目的1. 理解聚类分析的基本原理和方法。
2. 掌握K-means、层次聚类等常用聚类算法。
3. 学习如何使用Python进行聚类分析,并理解算法的运行机制。
4. 分析实验结果,并评估聚类效果。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 库:NumPy、Matplotlib、Scikit-learn三、实验数据本次实验使用的数据集为Iris数据集,包含150个样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度),属于3个不同的类别。
四、实验步骤1. 导入Iris数据集,并进行数据预处理。
2. 使用K-means算法进行聚类分析,选择合适的K值。
3. 使用层次聚类算法进行聚类分析,观察聚类结果。
4. 分析两种算法的聚类效果,并进行比较。
5. 使用Matplotlib绘制聚类结果的可视化图形。
五、实验过程1. 数据预处理```pythonfrom sklearn import datasetsimport numpy as np# 加载Iris数据集iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target# 数据标准化X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) ```2. K-means聚类分析```pythonfrom sklearn.cluster import KMeans# 选择K值k_values = range(2, 10)inertia_values = []for k in k_values:kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) kmeans.fit(X)inertia_values.append(kmeans.inertia_)# 绘制肘部图import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(k_values, inertia_values, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters')plt.ylabel('Inertia')plt.title('Elbow Method')plt.show()```3. 层次聚类分析```pythonfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClustering# 选择层次聚类方法agglo = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)y_agglo = agglo.fit_predict(X)```4. 聚类效果分析通过观察肘部图,可以发现当K=3时,K-means算法的聚类效果最好。
python数据挖掘大作业聚类总结
python数据挖掘大作业聚类总结Python数据挖掘大作业聚类总结一、任务目标本次Python数据挖掘大作业的目标是利用聚类算法对给定的数据集进行聚类分析,并将结果可视化展示。
通过对数据的聚类,可以发现数据中的模式和结构,为进一步的数据分析和应用提供支持。
二、数据集介绍本次任务所使用的数据集是一个包含10个特征的样本数据集,每个样本有30个观测值。
数据集包含了各种类型的特征,如数值型、类别型和有序型等。
为了进行聚类分析,需要将数据集划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,不同簇的样本尽可能不相似。
三、聚类算法选择在本次任务中,我们选择了K-means聚类算法对数据进行聚类分析。
K-means算法是一种常见的聚类算法,其基本思想是:将n个样本划分为k个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,不同簇的样本尽可能不相似。
K-means算法采用迭代的方式进行聚类,每次迭代都重新计算簇的中心点,并重新分配样本到最近的簇中。
四、代码实现下面是本次任务中K-means聚类的代码实现:```pythonfrom import KMeansimport as pltimport pandas as pd读取数据集data = _csv('')将数据集划分为特征和标签两部分X = [:, :-1] 特征部分y = [:, -1] 标签部分(可省略)划分训练集和测试集(可省略)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=42)定义K-means模型并进行训练kmeans = KMeans(n_clusters=3) 假设要分成3个簇(X_train)预测测试集的标签并计算准确率(可省略)y_pred = (X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', accuracy)可视化聚类结果(需要安装matplotlib库)([:, 0], [:, 1], c=_, cmap='viridis') 可根据实际情况修改特征维度和颜色映射方式()```五、结果分析通过运行上述代码,我们可以得到聚类的结果。
聚类分析习题
聚类分析习题
一、填空题
1、系统聚类法是在聚类分析的开始,每个样本自成________;然后,按照某种方法度量所有样本之间的亲疏程度,并把最相似的样本首先聚成一小类;接下来,度量剩余的样本和小类间的___________,并将当前最接近的样本或小类再聚成一类;如此反复,直到所有样本聚成一类为止。
2、常见的两类聚类法分别为:__________________和________________。
二、判断题
1、快速(动态)聚类分析中,分类的个数是确定的,不可改变。
()
2、K均值聚类分析中,样品一旦划入某一类就不可改变。
()
3、系统聚类可以对不同的类数产生一系列的聚类结果。
()
4、K均值聚类和系统聚类一样,可以用不同的方法定义点点间的距离。
()
5、K均值聚类和系统聚类一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。
()
三、计算题
设有六个样品,每个样品只测量一个指标,分别是1,2,5,7,9,10。
(1)试用最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法、重心法和离差平方和法将它们分类,并画出聚类谱系图。
(2)自己设置一个距离阈值d,写出最终的聚类结果。
北航数理统计大作业 聚类分析
应用数理统计聚类分析与判别分析(第二次作业)学院:姓名:学号:2015年12月目录我国部分城市经济发展水平的聚类分析和判别分析................................. - 1 - 摘要:................................................................... - 1 -1. 引言 ................................................................ - 1 -2. 相关统计基础理论 .................................................... - 1 -2.1 聚类分析......................................................... - 1 -2.2 判别分析......................................................... - 2 -3. 模型建立 ............................................................ - 3 -3.1 设置变量......................................................... - 3 -3.2 数据收集和整理................................................... - 3 -4. 数据结果及分析 ...................................................... - 5 -4.1 聚类分析......................................................... - 5 -4.2 判别分析......................................................... - 7 -5. 结论 ............................................................... - 11 -参考文献................................................................ - 12 -我国部分城市经济发展水平的聚类分析和判别分析摘要:本文基于《中国统计年鉴》(2014年版)统计数据,统计全国各省市居民消费情况,包括各地区农村居民人均纯收入、农村居民人均现金消费、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均现金消费情况共4个指标,利用统计软件SPSS综合考虑各指标,对所选地区进行K-Means 聚类分析,利用Fisher 线性判别待判地区类型,进一步验证所建模型的有效性。
数理统计大作业聚类分析和判别分析
数理统计大作业(2)全国各省、市及自治区产业类型聚类分析和判别分析院(系)名称航空科学与工程学院专业名称飞行器设计与工程学生姓名熊蕾学号ZY15054022015年12月全国各省、市及自治区产业类型聚类分析和判别分析ZY1505402 熊蕾摘要本文从中国统计年鉴(2014)中获得了2013年按三次产业分地区生产总值的数据,按各省的第一产业、第二产业和第三产业产值所占地区生产总值的比值不同,对全国23个省、4个直辖市和5个少数民族自治区进行聚类分析和判别分析。
关键词经济类型聚类分析判别分析一、引言产业是指具有某种同类属性的经济活动的集合或系统,是经济社会的物质生产部门。
世界各国把各种产业划分为三大类:第一产业、第二产业和第三产业。
第一产业是指提供生产资料的产业,包括种植业、林业、畜牧业、水产养殖业等直接以自然物为对象的生产部门。
第二产业是指加工产业,利用基本的生产资料进行加工并出售,包括采矿业、制造业、电力、燃气和水的生产和供应业和建筑业。
第三产业又称服务业,它是指第一、第二产业以外的其他行业。
第三产业行业广泛。
包括交通运输业、通讯业、商业、餐饮业、金融保险业、行政、家庭服务等非物质生产部门。
我国区域经济发展不平衡,各地区的产业类型和产业结构不尽相同,因此可以以各省的第一产业、第二产业和第三产业产值所占地区生产总值的比值对全国的23个省、4个直辖市和5个少数民族自治区进行分类。
二、聚类分析2.1数据输入从中国统计年鉴中得到了2013年按三次产业分地区生产总值的数据,如下表所示,产值单位均为亿元,由于各省经济发展程度不同,地区生产总值有较大的差别,因此要算出各地区三大产业所占的比值来进行聚类和判别分析。
表 1 原始数据2.2聚类分析从表1中选出湖南、安徽和西藏三个地区的数据以待判别,对其余地区的数据进行聚类分析。
表 2 聚类分析数据将表2数据导入SPSS,进行系统聚类分析,得到以下结果:表 3 聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集 1 群集 2 群集 1 群集 21 7 13 .052 0 0 92 6 12 .109 0 0 133 14 20 .174 0 0 54 3 21 .244 0 0 95 14 27 .336 3 0 166 5 24 .465 0 0 127 8 23 .602 0 0 198 11 17 .742 0 0 109 3 7 .952 4 1 1510 10 11 1.163 0 8 1711 18 28 1.381 0 0 1812 5 26 1.641 6 0 2013 4 6 1.977 0 2 1614 16 25 2.315 0 0 1815 3 15 2.673 9 0 2016 4 14 3.149 13 5 2317 2 10 3.678 0 10 2318 16 18 4.238 14 11 2119 8 22 4.814 7 0 2120 3 5 5.523 15 12 2521 8 16 6.429 19 18 2422 1 9 7.640 0 0 2623 2 4 9.318 17 16 2524 8 19 11.431 21 0 2625 2 3 14.946 23 20 2726 1 8 20.495 22 24 2727 1 2 26.551 26 25 0表4 群集成员案例8 群集7 群集 6 群集 5 群集 4 群集 3 群集1:北京 1 1 1 1 1 1 2:天津 2 2 2 2 2 2 3:河北 3 3 3 3 3 2 4:山西 4 4 4 2 2 2 5:内蒙古 3 3 3 3 3 2 6:辽宁 4 4 4 2 2 2 7:吉林 3 3 3 3 3 2 8:黑龙江 5 5 5 4 4 3 9:上海 6 6 1 1 1 1 10:江苏 2 2 2 2 2 2 11:浙江 2 2 2 2 2 2 12:福建 4 4 4 2 2 2 13:江西 3 3 3 3 3 2 14:山东 4 4 4 2 2 2 15:河南 3 3 3 3 3 2 16:湖北7 5 5 4 4 3 17:广东 2 2 2 2 2 2 18:广西7 5 5 4 4 3 19:海南8 7 6 5 4 3 20:重庆 4 4 4 2 2 2 21:四川 3 3 3 3 3 2 22:贵州 5 5 5 4 4 3 23:云南 5 5 5 4 4 3 24:陕西 3 3 3 3 3 2 25:甘肃7 5 5 4 4 3 26:青海 3 3 3 3 3 2 27:宁夏 4 4 4 2 2 2 28:新疆7 5 5 4 4 3图1聚类分析树状图从树状图中,我们定下聚类分析最终得到四个组别:1为北京和上海,可以看出这两个直辖市的总产值中,第三产业也就是服务业占有绝对优势,因此可将第一组作为第三产业为主的地区;2为天津、山西、江苏、广东等10个省份,这些省份的第二产业占有较多的比重,而第一产业仅占极少的比重,说明第2组以第二、三产业为主;第三组包括河北、河南、吉林、江西等省份,这些省份虽然也是第二产业占有的比重最大,但它们的第一产业的比重与第1、2组相比更多;第四组的各个地区是传统的鱼米之乡,可以看到它们的第一产业的比重大于其他各组。
北航研究生数理统计第二次大作业-聚类分析
Z 场均 角球数 0.11373 2.18400 -0.22977 0.02089 0.21585 0.09516 0.32725 -0.90749 -1.22314 0.51293 -0.44330 1.62698 -1.68732 0.32725 -0.83322 1.09780 1.37632 -1.83586 0.79144 1.09780 0.16943 0.94926 -1.68732 -0.13694 -0.75895 -0.50829 -0.13694 -0.44330 -1.37168
北京航空航天大学 数理统计第二次大作业
欧洲足球俱乐部竞技水平的聚类分析和判别分析
2015 年 12 月
欧洲足球俱乐部竞技水平的聚类分析和判别分析
摘要:近年来,人们对足球的关注越来越多。欧洲作为足球的发源地,其五大联 赛自然吸引着大批人的目光。尤其是欧洲冠军杯联赛更是代表着欧洲足球的最高 水平,吸引着各国最好的球队参加。本文从参加 2014-2015 赛季欧洲冠军杯联赛 的球队中选取 29 支球队,根据这些球队的一些技术统计资料,用 SPSS 软件对 其进行聚类分析,将这些球队按水平层次分为了 5 类。并选取 3 支球队,利用聚 类分析的结果对这 3 支球队进行判别分析。结果表明,聚类分类结果与判别分析 结果基本符合实际情况。
由于不同的变量之间存在着较大的数量级的差别,因此要对数据变量进行标
准化处理。本文采用 Z 得分值法标准化的方法进行标准化,用 x 的值减去 x 的
均值再除以样本的方差。也就是把个案转换为样本均值为 0、标准差为 1 的样本。
如果不同变量的变量值数值相差太大,会导致计算个案间距离时,由于绝对值较
小的数值权数较小,个案距离的大小几乎由大数值决定,标准化过程可以解决此
聚类分析大作业
应用数理统计大作业(二)部分省市经济类型的聚类和判别分析学院:学号:姓名:班级:部分省市经济类型的聚类和判别分析摘要一个省市的经济类型和众多因素比如地理位置、国民生产总值、人口素质等息息相关,本文利用统计软件SPSS,对北京市等10省市2008年的地区生产总值(亿元)、职工人均工资(元)、第一、二、三产业各自在国民生产总值中占的比重作为判别经济类型的五个因素,进行聚类分析,得出了分类结果,分类结果和我们的直观判断相吻合。
本文所进行的分析结果在一定程度上反映了这些省市的经济类型和经济特点。
关键词:经济类型,聚类分析,判别分析,SPSS符号说明符号说明X1 地区生产总值X2职工人均工资X3第一产业在国民生产总值中占的比重X4第二产业在国民生产总值中占的比重X5第三产业在国民生产总值中占的比重0 引言随着中国经济迅速发展,各个省市自治区的经济呈现出各自不同的发展态势。
通过研究各省市的经济发展状况和经济类型对于正确认识我国的经济发展情况具有重要意义。
一个省自治区直辖市的经济类型和众多因素比如地理位置、国民生产总值、人口素质等因素息息相关,本文利用功能强大的统计软件SPSS,对北京市、天津市、河北省、辽宁省、江苏省、浙江省、安徽省、湖北省、湖南省、河南省、广东省、四川省和山东省2008年的地区生产总值(亿元)、职工人均工资(元)、第一、二、三产业各自在国民生产总值中占的比重作为判别经济类型的五个因素,进行聚类分析,结果北京市和天津市属于一类,河北省、浙江省和河南省属于一类,辽宁省、安徽省、湖南省、湖北省、四川省属于一类,江苏省、山东省、广东省属于一类,这个结果和我们的直观判断一致。
这个结果也充分说明了本文进行的分析是合理的,具有一定的科学性。
1 源数据的提取本文所用的数据全来自2009年出版的《中国统计年鉴》,从中提取了有关北京市、天津市、河北省、辽宁省、江苏省、浙江省、安徽省、湖北省、湖南省、河南省、广东省、四川省和山东省总计13省2008年的五种数据。
聚类分析作业
聚类分析作业
1、试对下列表中20个土壤样品,每个样品观测5个变量的数据,进行样品聚类
分析。
(必做题,必须交的)
要求:输出树状聚类图、冰柱图、聚类进度表,确定分类结果。
对样本的距离、类间距离的选择进行说明。
以下是选做题:(自己去找数据,找变量(指标))
1、聚类分析在行业经济效益分析中的应用。
2、聚类分析在研究各国国际竞争力中的应用。
3、对全国各省、市、自治区的城市设施水平作聚类分析。
4、按照城乡居民消费水平,对我国各省、市、自治区进行分类。
5、对全国各省、市、自治区的工业经济效益和科技水平进行聚类分析。
聚类分析SPSS习题作业答案
-0.413 -0.467 -0.574
12
-0.962
0.072
0.536
-0.243 -0.763 -1.366 -0.596 -0.460 -0.679
13
-0.689
-0.400
0.435
-0.271 -0.636 -0.814 -0.502 -0.466 -0.625
14
-0.557
-0.891
8 8.762 5.928 4.456 4.226 6.675 1.480 2.817 .000 2.549 2.585 4.167 2.602 2.660 4.106 1.804 3.011 2.921 3.622 3.610 2.631 3.188
9 7.178 6.134 4.255 3.987 6.741 3.363 1.395 2.549 .000 .457 2.255 1.622 .972 2.721 1.319 1.760 1.440 1.671 1.918 1.407 2.108
7 95.416Biblioteka 0.801 71.106926.35
291.52 8.135 4.063 0.012
8 62.901
1.652 73.307 1 501.24
225.25 18.352 2.645 0.034
9 86.624
0.841 68.904
897.36
196.37 16.861 5.176 0.055
4 5.679 2.674 4.565 .000 3.827 4.440 4.068 4.226 3.987 3.861 4.664 4.337 4.059 4.151 4.073 3.943 3.371 3.386 3.090 3.400 2.885
聚类分析习题及答案
第三章 聚类分析一、填空题1.在进行聚类分析时,根据变量取值的不同,变量特性的测量尺度有以下三种类型: 间隔尺度 、 顺序尺度 和 名义尺度 。
2.Q 型聚类法是按___样品___进行聚类,R 型聚类法是按_变量___进行聚类。
3.Q 型聚类统计量是____距离_,而R 型聚类统计量通常采用_相似系数____。
4.在聚类分析中,为了使不同量纲、不同取值范围的数据能够放在一起进行比较,通常需要对原始数据进行变换处理。
常用的变换方法有以下几种:__中心化变换_____、__标准化变换____、____规格化变换__、__ 对数变换 _。
5.距离ij d 一般应满足以下四个条件:对于一切的i,j ,有0≥ij d 、 j i =时,有0=ij d 、对于一切的i,j ,有ji ij d d =、对于一切的i,j,k ,有kj ik ij d d d +≤。
6.相似系数一般应满足的条件为: 若变量i x 与 j x 成比例,则1±=ij C 、 对一1≤ij 和 对一切的i,j ,有ji ij C C =。
7.常用的相似系数有 夹角余弦 和 相关系数 两种。
8.常用的系统聚类方法主要有以下八种: 最短距离法 、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法。
9.快速聚类在SPSS 中由__K-mean_____________过程实现。
10.常用的明氏距离公式为:()pk q jk ik ij x x q d 11⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=,当1=q 时,它表示 绝对距离 ;当2=q 时,它表示 欧氏距离 ;当q 趋于无穷时,它表示 切比雪夫距离 。
11.聚类分析是将一批 样品 或 变量 ,按照它们在性质上 的 亲疏、相似程度 进行分类。
12.明氏距离的缺点主要表现在两个方面:第一 明氏距离的值与各指标的量纲有关 ,第二 明氏距离没有考虑到各个指标(变量)之间的相关性 。
高级统计学作业-聚类分析
全国各地区消费价格增长水平的聚类分析摘要:针对我国各省(直辖)市的2009年度消费价格增长水平数据,选取9个经济指标进行系统聚类分析,得到我国3类不同的地区消费价格增长水平类型。
聚类结果为制订有针对性的地区消费市场战略提供依据。
关键词:SPSS;聚类分析;消费水平。
1.引言由于传统的经济发展起点不同,加上地域、资源、技术和政策等条件的差异,各个地区的经济发展水平高低不齐,导致各地区的工资水平和消费价格增长水平的不同。
因此,对各地区消费价格增长水平进行分类、比较和研究,总结出有助于市场调节和商业发展的对策,有针对性地制订地区经济发展战略,对促进国民经济协调发展有重要意义。
聚类分析和判别分析是是进行以上分析的两个重要的方法。
1.1聚类分析[1]定义:聚类分析又称群分析、点群分析。
根据研究对象特征对研究对象进行分类的一种多元分析技术,把性质相近的个体归为一类,使得同一类中的个体都具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质性。
聚类分析的基本思想:我们所研究的样品或指标(变量)之间存在程度不同的相似性(亲疏关系),于是根据一批样品的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,以这些统计量作为划分类型的依据,把一些相似程度较大的样品(或指标)聚合为一类,把另外一些相似程度较大的样品(或指标)又聚合为另一类;关系密切的聚合到一个小的分类单位,关系疏远的聚合到一个大的分类单位,直到把所有的样品(或指标)聚合完毕。
1.1.1 系统聚类法系统聚类法的基本原理:首先将一定数量的样本或指标各自看成一类,然后根据样本(或指标)的亲疏程度,将亲疏程度最高的两类进行合并,然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度,再进行合并。
重复这一过程,直到将所有的样本(或指标)合并为一类。
系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种:Q型聚类是对样本进行聚类,它使具有相似特征的样本聚集在一起,使差异性大的样本分离开来;R型聚类是对变量进行聚类,它使差异性大的变量分离开来,相似的变量聚集在一起,这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析,实现减少变量个数、降低变量维度的目的。
聚类分析大作业
对数据进行聚类分析实验报告班级: 09031101学号: 2011302283 2011302275姓名:武江临黄松威目录摘要 (2)一、实验目的 (2)二、实验要求 (2)三、实验原理概述和流程框图 (2)1.C均值算法思想的基本原理 (3)2.分级聚类方法的基本原理 (4)四、实验结果及分析 (5)1.C均值聚类的聚类结果 (5)2分级聚类方法进行聚类得到的聚类结果 (18)五、实验结论 (19)六、心得体会 (20)摘要聚类分析是对于静态数据分析的一门技术,聚类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。
本次试验以身高和体重数据作为特征,分别用C均值聚类方法和分级聚类方法对数据进行聚类分析,得出相应的分类结果。
对结果进行分析和总结,从而加深对聚类分析方法的理解。
关键词:聚类分析C均值聚类方法分级聚类方法一、实验目的用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集,利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析,对结果进行分析,从而加深对所学内容的理解和感性认识。
二、实验要求1. 把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个,同时采用身高和体重数据作为特征,设类别数为2,利用C均值聚类方法对数据进行聚类,并将聚类结果表示在二维平面上。
尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。
2. 对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类,画出聚类指标与类别数之间的关系曲线,探讨是否可以确定出合理的类别数目。
3. 对1中的数据利用分级聚类方法进行聚类,分析聚类结果,体会分级聚类方法。
4. 利用test2.txt数据或者把test2.txt的数据与上述1中的数据合并在一起,重复上述实验,考察结果是否有变化,对观察到的现象进行分析,写出体会。
三、实验原理概述和流程框图本次试验我们分为两组:一、首先对FEMALE 与MALE中数据组成的样本按照上面要求用C均值法进行聚类分析,然后对FEMALE、MALE、test2中数据组成的样本集用C均值法进行聚类分析,比较二者结果。
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全国各地区农民家庭收支的聚类与判别分析摘要本文引用某年全国各地区农民家庭收支的抽样调查资料,运用SPSS统计软件中的聚类分析与判别分析对这些原始数据进行分类处理,旨在研究全国各地区农民家庭收支的分布规律,并对此进行简要讨论。
关键词:农民家庭收支,聚类分析,判别分析1引言随着中国经济的发展和社会的进步,人民的生活水平日益提高,特别是在我国广大农村,农民的生活水平更是上了一个大台阶,这主要有以下三个原因:第一是中国城镇化水平的提高和农村剩余劳动力的大量转移,许多农民也像城镇人口一样取得了固定性的工资收入;第二是农民不再单纯地依靠种植收入,而是进行家庭经营取得经营收入;第三也是最重要的是政府意识到“三农”问题的重要性,加大了对农业、农村、农民的投入力度。
正因为如此,近年来各地农民家庭收入逐年递增,正朝着小康水平迈进。
农民家庭的收入增加,必然会导致家庭消费支出总额的增加和家庭消费支出结构的变化。
从最近几年的统计数据可以看出农村地区对吃穿等基本生活资料的消费呈下降趋势,而对于文化教育及医疗保健的支出消费逐年递增。
从农村家庭收支的变化情况可以看出整个国家的经济增长状况,以小见大,为政府决策提供一定的依据。
为了研究我国各地的农民家庭收支情况,现抽取了28个省、市、自治区的样品,每个样本有6个指标,即食品、衣着、燃料、住房、生活用品及其他和文化生活服务支出6个指标,对其进行分析。
原始数据如表1所示:经济研究过去常常采用定性分析,根据经验进行经济决策,这种方法有很多的弊端,因而人们越来越多地采用定性与定量分析相结合,以事实说话,更客观地反映经济变化的规律。
这里我们利用已有的统计数据,运用SPSS统计软件对其进行分析,主要进行的是聚类和判别分析。
2聚类分析聚类分析是在不知道类别数目的情况下对样本数据进行分类。
它是根据“物以类聚”的道理,对样品和指标进行分类的一种多元统计分析方法。
聚类分析要讨论的对象是一大堆样品,要求能合理地按它们各自的特性来进行合理的分类。
这里没有任何模式可供参考或依循,也就是说是在没有先验知识的情况下进行的。
聚类分析的基本程序是:首先根据一批样品的多个观测指标,具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,然后利用统计量将样品或指标进行归类。
具体进行聚类时,由于目的、要求不同,因而产生各种不同的聚类方法。
其中系统聚类法是聚类分析中应用最为广泛的一种方法,它的基本思想是:设有n个样品,认为它们各自为一类,并对样品之间的距离和类与类之间的距离做出规定。
首先计算样品之间的距离,开始因每个样品自成一类,类与类之间的距离就是样品之间的距离,将距离最小的类并为一类,再计算并类后的新类与其它类的距离,接着将距离最小的两类合并为一新类,这样每次减少一类,直到将n个样品合为一类为止。
最后将上述并类过程画成一张聚类图,按一定原则决定分为几类。
我们现就上述数据中剔除安徽省以外的27个省、市、自治区的数据,对地区进行聚类分析。
由于是对个案聚类,采用R型聚类。
运用SPSS统计软件运行结果如下所示:2.1个案处理综述表表2为个案处理综述表,表中有效个案(Valid )为27个;缺失个案(Missing)为0个,即没有缺失个案;个案总数(Total )为27个,说明所选随机样本100%有效,都进入了聚类分析。
2.2凝聚状态表表表3为层次聚类分析的凝聚状态表,表中第一列表示聚类分析的步骤;第二列和第三列表示某步聚类分析中,哪两个样本或类聚成了一类,女口:第一步第23 和24个样本聚成了一类,第二步第11和20个样本聚成了一类,第八步则表示第1 个样本和第二步聚类形成的类进行了聚类,依次类推,聚类过程共进行了26步,所有的样本聚成了一大类;第四列表示两个样本或类间的距离,从表中可以看出,距离小的样本之间先聚类;第五和第六列表示某步聚类分析中,参与聚类的是样本还是类,0则表示样本,数字n (非零)表示第n步聚类产生的类参与了本步聚类;第七列表示本步聚类结果在下面聚类的第几步中用到。
2.3树状图* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * *Den drogram using Average Lin kage (Betwee n Groups)Rescaled Dista nee Cluster Comb ineLabel Num +--贵州23云南24黑龙江8内蒙16新疆15河北10河南17山西11陕西20宁夏1青海4江西6四川21广西14湖北5福建19湖南3安徽9吉林22天津2江苏13辽宁18山东7浙江12广州27北京25上海26上面的树状图清晰地表示了聚类的全过程。
它将实际的距离按比例调整到0至25的范围内,用逐级连线的方式连接性质相近的个案和新类,直至并为一类。
如图所示,将所选指标进行粗分,分为三类,北京、浙江和广州作为一类,上海单独作为一类,其它地区并为一类。
2.4聚类分析结果最终聚类结果如表3所示,我们可以很清楚地看到上述27个地区共分为三类:第一类:宁夏、天津、湖南、青海、甘肃、湖北、江西、山东、黑龙江、河北、山西、江苏、广西、新疆、内蒙、河南、辽宁、福建、陕西、四川、吉林、贵州、云南;第二类:浙江、广州、北京;第三类:上海。
这个结果从一个侧面反映出了我国经济发展的水平和结构。
经济水平有了较大的提高,但经济重心仍然集中在几个发达的主要省市,如北京、上海等。
中国实行改革开放政策以来,经济有了突飞猛进的增长,特别是农村经济的迅速发展,但经济发展不平衡的问题也一直伴随着,并且还有越演越烈的趋势,东部发达地区和南方一些经济基础较好的省市的发展已经达到中等发达国家的水平,但是广大中西部地区的经济水平特别是西部内陆地区的经济远远落后于经济发达地区。
国家也意识到这个问题,因而提出西部大开发的伟大战略,东部帮助西部,共同走向繁荣从原始数据和上面的分析结果,我们可以很明显地感觉到这一点,第一类地区的消费支出中食品的消费占了大部分,根据恩格尔定律知道这些地区的恩格尔系数比较高,经济发展程度不高。
而第二类和第三类地区的消费支出中非生活必需品的消费比重较高,上海的住房支出达到最高,广州的文化生活服务支出最多。
说明这些省市的恩格尔系数较低,经济发展较好。
3判别分析判别分析是在已知分类数目的情况下,根据一定的指标对不知类别的数据进行归类。
它是判别样品所属类型的一种统计方法。
其主要原理是利用原有的分类信息,得到体现这种分类的函数关系式(称之为判别函数,一般是与分类相关的若干个指标的线形关系式),然后利用该函数去判断未知样品属于哪一类。
因而是个学习和预测的过程。
我们常用的判别分析方法有距离判别法、费歇尔判别法和贝叶斯判别法等。
这里采用的是费歇尔判别法,这种方法是以费歇尔准则为标准来评选判别函数的。
所谓费歇尔准则,指的是较优的判别函数应该能根据待判对象的n个指标最大限度地将它所属的类与其他类区分开来。
下面我们就安徽省的数据进行判别分析,判断它隶属于上面已划分好的三类中的哪一类。
SPSS运行结果如表4所示:此表示费歇尔线形判别函数系数表。
利用该表得到聚类分析中三个类别的分类判别函数为:a=0.430* 食品+0.313* 衣着-0.651* 燃料-0.297* 住房+0.302* 生活用品+0.495* 文化生活-30.446b=0.598* 食品-0.017* 衣着-1.653* 燃料-0.252* 住房+0.813* 生活用品+2.483* 文化生活-64.315c=0.669* 食品+0.151* 衣着-1.336* 燃料+0.839* 住房-0.300* 生活用品-0.002* 文化生活-110.444将安徽的变量数据代入a b、c三个函数中,发现三个函数值中第一个函数值最大,于是判断安徽属于第一类。
安徽处于中国的中部,经济发展水平在全国各地区中处于中等水平,收入和消费水平都不是太高,由此可知,判别结果很合理。
4结论通过以上的结果分析我们可以得到以下结论:第一、经济发展不平衡已成为我国经济建设中的一大阻碍,东部与中西部的差距成逐年扩大趋势。
政府早已意识到这个问题的严重性,因而很早就提出西部大开发的战略,逐渐转移投资重心,加大对西部的资金、技术和人员投入。
给予西部以强大的政策支持,鼓励外商到西部投资,加强西部各省市的招商引资实力特别是加大对西部的教育投资,培养建设人才,让西部人民依靠自己的力量建设自己的家园。
第二、“三农”问题仍然是中国经济建设中的突出问题。
农民、农村、农业三者是国家制定有关政策时必须考虑的重要因素。
近年来,我国一直存在有效需求不足的问题,政府采取了许多方法措施来解决这个问题,比如降低银行利率来拉动内需,提高工资等等。
但这些措施对于城镇人口来说或许有效,而对于农民来说,由于社会保障体系还不是十分健全,在他们的思想意识里,宁愿多储蓄些以预防可能发生的不幸,或者用于防老。
因此国家应尽快制定有关政策建立健全社会保障体系,打破城乡二元化结构,加快城镇化进程,让广大农民享受与城市居民的同等待遇。
第三、中国人口消费结构不合理的问题仍然存在,有待解决。
特别是在一些经济不发达的地区,这个问题表现得尤为突出。
人们大部分的收入还是主要用于吃穿等生活必需品的消费,而对于医疗卫生保健的消费比重不高,至于那些文化生活服务性的支出比重就更小了。
这一方面与他们的收入有限不无关系,另一方面也是由于这些消费数额颇高,大大超出了他们支付范围。
国家及各级地方政府应采取一些措施解决这个问题, 供需是相互促进的, 人们的消费水平上去了, 需求量有所增长, 就会相应地促进供给量的提高, 这就使经济发展呈现一个良性循环, 以内需拉动经济增长, 使国民经济健康有序地发展。
参考文献[1] 中国统计年鉴,2007 年.[2] 任志娟.SPSS中判别分析方法的正确使用[J].知识丛林,2006, 2 (207): 157.[3] 张苏江,陈庆波.数据统计分析软件SPSS的应用[J].畜牧与兽医,2003, 35 ( 5):19-20.。