聚类分析详解ppt
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一、最短距离法
定义类与类之间的距离为两类最近样品间的距离， 即
DKLiG m K,ijnGLdij
详细步奏和实例
-
最短距离法的聚类步骤
(1) 规定样品之间的距离，计算n 个样品的距离
矩D阵 0
，它是一个对称矩阵。
(2) 选择D 0 中的最小元素，设D K为L
G，K 则G L
将
和 合并成一G个M 新类G ，M 记为G KU G L，即
xiaxjb,a(0) b i, j i, j
cij 1
-
相似系数
c ij 1 cij c ji
xiaxjb,a(0) b i, j i, j
cij 1
-
相似系数
编号 A商厦
B商厦
购物环境 73 66
服务质量 68 64
-
相似系数
参考教材：《应用多元统计分析》高惠璇，北京大学出版社
-
主要内容
(3) 计算新类G M 与任一G 类J
之间距离的递
推公式为 D M Ji G m M ,ijn G Jdij m ini G m K,ijn G Jdij,i G m L,ijn G Jdij
m inD K J,D L J
-
最短距离法的聚类步骤
在D 0 中G ，K G L 和
所在的行和列合并成一
-
聚类分析特点
聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能将一 批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的 亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多 个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类 间个体特征的差异性较大。
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聚类分析特点
ຫໍສະໝຸດ Baidu
编号 A商厦 B商厦 C商厦 D商厦 E商厦
聚类分析
报告人：
-
主要内容
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
-
引言
“物以类聚，人以群分” 市场营销中的市场细分和客户细分问题。可从客户分类入
手，根据客户的年龄、职业、收入、消费金额、消费频率、 喜好等方面进行单变量或者多变量的客户分组。 不足：客户群划分带有明显的主观色彩，需要有丰富的行 业经验才能做到比较合理和理想的客户细分。主要表现在， 同一客户细分段中的客户在某些方面并不相似，而不同客 户细分段中的客户在某些特征方面却又很相似。 解决方法：从数据自身出发，充分利用数据进行客户的客 观分组，使诸多有相似性的客户被分在同一组，而不相似 的客户被区分到另一组中。这时便可采用聚类分析方法。
个新行新G列M ，对应
，该行列上的新距离值由
（6.3.2）式求得，其余行列上的距离值不变，这
样就得到新的距离矩D 阵1 ，记作
。
(4) 对D 1
重复上述D 0对
的D两 2 步得
，
如此下去直至所有元素合并成一类为止。
如果某一步D m 中最小的元素不止一个，则称 此现象为结(tie)，对应这些最小元素的类可以任 选一对合并或同时合并。
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二、最长距离法
类与类之间的距离定义为两类最远样品间的距离， 即
DKLiG m Ka,j xGLdij
编号
购物环境
样本
A商厦
73
B商厦
66
C商厦
84
D商厦
91
E商厦
94
服务质量 68 64 82 88 90
• 把商厦分成两类：A、B为一类，C、D、E为一类 • 把商厦分为三类：A、B为一类，C为一类，D、E为一类 • 没有指定分类标准，大家为什么会这么分呢？ • 从数据出发，根据性质上的亲疏程度进行分类！
详细定义请参考教材： 《信息分析方法与应用》王伟军，清华大学出版社 《SPSS统计分析方法及应用》薛薇，电子工业出版社
-
距离
编号 A商厦 B商厦
-
购物环境 73 66
服务质量 68 64
距离
编号 A商厦 B商厦 E商厦
购物环境 73 66 94
服务质量 68 64 90
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相似系数
c ij 1 cij c ji
-
亲疏程度的度量方法
亲疏程度的度量也叫相似性度量，方法主要有两个： （1） 距离常用来度量样品之间的相似性； （2）相似系数常用来度量变量之间的相似性。
编号
样本
A商厦
B商厦
C商厦
D商厦
E商厦
变量
购物环境 73 66 84 91 94
服务质量 68 64 82 88 90
-
距离
-
距离
欧氏（Euclidean）距离 平方欧氏（Squared Euclidean）距离 明氏（明科夫斯基 Minkowski）距离 切比雪夫（Chebychev）距离 兰氏（Lance和Willianms）距离 马氏（Mahalanobis）距离 斜交空间距离 其他
-
聚类分析定义
聚类分析定义： 聚类分析是将样品或变量按照他们性质上的亲疏程度进行
分类的多元统计分析方法。进行聚类分析时，用来描述物 品或变量的亲疏程度通常有两个途径： 一是把每个样品或变量看成是多维空间上的一个点，在多 维坐标中，定义点与点、类与类之间的距离，用点与点间 距离来描述样品或变量的亲疏程度； 二是计算样品或变量的相似系数，用相似系数来描述样品 或变量之间的亲疏程度。
购物环境 73 66 84 91 94
服务质量 68 64 82 88 90
• 把商厦分成两类：A、B为一类，C、D、E为一类 • 把商厦分为三类：A、B为一类，C为一类，D、E为一类 • 没有指定分类标准，大家为什么会这么分呢？ • 从数据出发，根据性质上的亲疏程度进行分类！
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聚类分析特点 变量
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主要内容
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
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聚类分析定义
聚类： 聚类（clustering）是对大量未知标注的数据集，按数据
的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据 相似度较大而类别间的数据相似度较小，其过程被称为聚 类。
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
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聚类分析的种类
（1）系统聚类法（也叫分层聚类或层次聚类） （2）动态聚类法（也叫快速聚类） （3）模糊聚类法 （4）图论聚类法
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系统聚类法
对比
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常用的系统聚类方法
一、最短距离法 二、最长距离法 三、中间距离法 四、类平均法 五、重心法 六、离差平方和法(Ward方法)
一、最短距离法
定义类与类之间的距离为两类最近样品间的距离， 即
DKLiG m K,ijnGLdij
详细步奏和实例
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最短距离法的聚类步骤
(1) 规定样品之间的距离，计算n 个样品的距离
矩D阵 0
，它是一个对称矩阵。
(2) 选择D 0 中的最小元素，设D K为L
G，K 则G L
将
和 合并成一G个M 新类G ，M 记为G KU G L，即
xiaxjb,a(0) b i, j i, j
cij 1
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相似系数
c ij 1 cij c ji
xiaxjb,a(0) b i, j i, j
cij 1
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相似系数
编号 A商厦
B商厦
购物环境 73 66
服务质量 68 64
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相似系数
参考教材：《应用多元统计分析》高惠璇，北京大学出版社
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主要内容
(3) 计算新类G M 与任一G 类J
之间距离的递
推公式为 D M Ji G m M ,ijn G Jdij m ini G m K,ijn G Jdij,i G m L,ijn G Jdij
m inD K J,D L J
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最短距离法的聚类步骤
在D 0 中G ，K G L 和
所在的行和列合并成一
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聚类分析特点
聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能将一 批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的 亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多 个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类 间个体特征的差异性较大。
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聚类分析特点
ຫໍສະໝຸດ Baidu
编号 A商厦 B商厦 C商厦 D商厦 E商厦
聚类分析
报告人：
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主要内容
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
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引言
“物以类聚，人以群分” 市场营销中的市场细分和客户细分问题。可从客户分类入
手，根据客户的年龄、职业、收入、消费金额、消费频率、 喜好等方面进行单变量或者多变量的客户分组。 不足：客户群划分带有明显的主观色彩，需要有丰富的行 业经验才能做到比较合理和理想的客户细分。主要表现在， 同一客户细分段中的客户在某些方面并不相似，而不同客 户细分段中的客户在某些特征方面却又很相似。 解决方法：从数据自身出发，充分利用数据进行客户的客 观分组，使诸多有相似性的客户被分在同一组，而不相似 的客户被区分到另一组中。这时便可采用聚类分析方法。
个新行新G列M ，对应
，该行列上的新距离值由
（6.3.2）式求得，其余行列上的距离值不变，这
样就得到新的距离矩D 阵1 ，记作
。
(4) 对D 1
重复上述D 0对
的D两 2 步得
，
如此下去直至所有元素合并成一类为止。
如果某一步D m 中最小的元素不止一个，则称 此现象为结(tie)，对应这些最小元素的类可以任 选一对合并或同时合并。
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二、最长距离法
类与类之间的距离定义为两类最远样品间的距离， 即
DKLiG m Ka,j xGLdij
编号
购物环境
样本
A商厦
73
B商厦
66
C商厦
84
D商厦
91
E商厦
94
服务质量 68 64 82 88 90
• 把商厦分成两类：A、B为一类，C、D、E为一类 • 把商厦分为三类：A、B为一类，C为一类，D、E为一类 • 没有指定分类标准，大家为什么会这么分呢？ • 从数据出发，根据性质上的亲疏程度进行分类！
详细定义请参考教材： 《信息分析方法与应用》王伟军，清华大学出版社 《SPSS统计分析方法及应用》薛薇，电子工业出版社
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距离
编号 A商厦 B商厦
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购物环境 73 66
服务质量 68 64
距离
编号 A商厦 B商厦 E商厦
购物环境 73 66 94
服务质量 68 64 90
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相似系数
c ij 1 cij c ji
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亲疏程度的度量方法
亲疏程度的度量也叫相似性度量，方法主要有两个： （1） 距离常用来度量样品之间的相似性； （2）相似系数常用来度量变量之间的相似性。
编号
样本
A商厦
B商厦
C商厦
D商厦
E商厦
变量
购物环境 73 66 84 91 94
服务质量 68 64 82 88 90
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距离
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距离
欧氏（Euclidean）距离 平方欧氏（Squared Euclidean）距离 明氏（明科夫斯基 Minkowski）距离 切比雪夫（Chebychev）距离 兰氏（Lance和Willianms）距离 马氏（Mahalanobis）距离 斜交空间距离 其他
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聚类分析定义
聚类分析定义： 聚类分析是将样品或变量按照他们性质上的亲疏程度进行
分类的多元统计分析方法。进行聚类分析时，用来描述物 品或变量的亲疏程度通常有两个途径： 一是把每个样品或变量看成是多维空间上的一个点，在多 维坐标中，定义点与点、类与类之间的距离，用点与点间 距离来描述样品或变量的亲疏程度； 二是计算样品或变量的相似系数，用相似系数来描述样品 或变量之间的亲疏程度。
购物环境 73 66 84 91 94
服务质量 68 64 82 88 90
• 把商厦分成两类：A、B为一类，C、D、E为一类 • 把商厦分为三类：A、B为一类，C为一类，D、E为一类 • 没有指定分类标准，大家为什么会这么分呢？ • 从数据出发，根据性质上的亲疏程度进行分类！
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聚类分析特点 变量
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主要内容
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
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聚类分析定义
聚类： 聚类（clustering）是对大量未知标注的数据集，按数据
的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据 相似度较大而类别间的数据相似度较小，其过程被称为聚 类。
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
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聚类分析的种类
（1）系统聚类法（也叫分层聚类或层次聚类） （2）动态聚类法（也叫快速聚类） （3）模糊聚类法 （4）图论聚类法
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系统聚类法
对比
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常用的系统聚类方法
一、最短距离法 二、最长距离法 三、中间距离法 四、类平均法 五、重心法 六、离差平方和法(Ward方法)