[新版]有序样品聚类法-.ppt
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聚类分析的思路和方法 ppt课件
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7
例 对10位应聘者做智能检验。3项指标X，Y
和Z分别表示数学推理能力、空间想象能力和语 言理解能力。得分如下，选择合适的统计方法 对应聘者进行分类。
应聘者 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X 28 18 11 21 26 20 16 14 24 22 Y 29 23 22 23 29 23 22 23 29 27 Z 28 18 16 22 26 22 22 24 24 24
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二值(Binary)变量的聚类统计量
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20
聚类的类型
根据聚类对象的不同，分为Q型聚类和R型聚 类。
Q型聚类：样本之间的聚类即Q型聚类分析， 则常用距离来测度样本之间的亲疏程度。
R型聚类：变量之间的聚类即R型聚类分析， 常用相似系数来测度变量之间的亲疏程度。
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p
dij 1 xik x jk k 1
2. 欧氏距离(Euclidean distance)
1
dij2Biblioteka p( xik
x
jk
)
2
2
k 1
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3. 明考斯基距离(Minkowski)
4. 兰氏距离
1
dij
p
( xik
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8
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9
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10
聚类分析根据一批样本的许多观 测指标，按照一定的数学公式具体地 计算一些样本或一些指标的相似程度， 把相似的样本或指标归为一类，把不 相似的归为一类。
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样本或变量间亲疏程度的测度
多元统计分析课件第五章_聚类分析
（3）按（5.12）计算新类与其它类的距离。 （4）重复（2）、（3）两步，直到所有元素。并成一类为
止。如果某一步距离最小的元素不止一个，则对应ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ些
最小元素的类可以同时合并。
【例5.1】设有六个样品，每个只测量一个指标，分别是1， 2，5，7，9，10，试用最短距离法将它们分类。
（1）样品采用绝对值距离，计算样品间的距离阵D（0） ，见 表5.1
一、系统聚类的基本思想
系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成 类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品 （或变量）总能聚到合适的类中。系统聚类过程是：假设总 共有n个样品（或变量），第一步将每个样品（或变量）独 自聚成一类，共有n类；第二步根据所确定的样品（或变量） “距离”公式，把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一 类，其它的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成n 1类； 第三步将“距离”最近的两个类进一步聚成一类，共聚成n 2类；……，以上步骤一直进行下去，最后将所有的样品 （或变量）全聚成一类。为了直观地反映以上的系统聚类过 程，可以把整个分类系统画成一张谱系图。所以有时系统聚 类也称为谱系分析。除系统聚类法外，还有有序聚类法、动 态聚类法、图论聚类法、模糊聚类法等，限于篇幅，我们只 介绍系统聚类方法。
在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量量 化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变，生 物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。在经 济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入和消费 情况，往往需要划分不同的类型去研究。在地质学中，为了 研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化学和物理性质和所含 化学成分把它们归于不同的矿石类。在人口学研究中，需要 构造人口生育分类模式、人口死亡分类状况，以此来研究人 口的生育和死亡规律。
止。如果某一步距离最小的元素不止一个，则对应ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ些
最小元素的类可以同时合并。
【例5.1】设有六个样品，每个只测量一个指标，分别是1， 2，5，7，9，10，试用最短距离法将它们分类。
（1）样品采用绝对值距离，计算样品间的距离阵D（0） ，见 表5.1
一、系统聚类的基本思想
系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成 类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品 （或变量）总能聚到合适的类中。系统聚类过程是：假设总 共有n个样品（或变量），第一步将每个样品（或变量）独 自聚成一类，共有n类；第二步根据所确定的样品（或变量） “距离”公式，把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一 类，其它的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成n 1类； 第三步将“距离”最近的两个类进一步聚成一类，共聚成n 2类；……，以上步骤一直进行下去，最后将所有的样品 （或变量）全聚成一类。为了直观地反映以上的系统聚类过 程，可以把整个分类系统画成一张谱系图。所以有时系统聚 类也称为谱系分析。除系统聚类法外，还有有序聚类法、动 态聚类法、图论聚类法、模糊聚类法等，限于篇幅，我们只 介绍系统聚类方法。
在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量量 化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变，生 物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。在经 济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入和消费 情况，往往需要划分不同的类型去研究。在地质学中，为了 研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化学和物理性质和所含 化学成分把它们归于不同的矿石类。在人口学研究中，需要 构造人口生育分类模式、人口死亡分类状况，以此来研究人 口的生育和死亡规律。
《聚类分析》PPT课件
应聘者 X Y Z
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 28 18 11 21 26 20 16 14 24 22 29 23 22 23 29 23 22 23 29 27 28 18 16 22 26 22 22 24 24 24
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Ch6 聚类分析
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聚类分析根据一批样品的许多观测指标，按 照一定的数学公式具体地计算一些样品或一些参 数(指标)的相似程度，把相似的样品或指标归为 一类，把不相似的归为一类。
例如对上市公司的经营业绩进行分类；据经 济信息和市场行情，客观地对不同商品、不同用 户及时地进行分类。又例如当我们对企业的经济 效益进行评价时，建立了一个由多个指标组成的 指标体系，由于信息的重叠，一些指标之间存在 很强的相关性，所以需要将相似的指标聚为一类， 从而达到简化指标体系的目的。
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(1) 所 选 择 的 亲 疏 测 度 指 标 在 实 际 应 用中应有明确的意义。如在经济变量分析 中，常用相关系数表示经济变量之间的亲 疏程度。
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(2)亲疏测度指标的选择要综合考虑已对样本观测 数据实施了的变换方法和将要采用的聚类分析方法。如在 标准化变换之下，夹角余弦实际上就是相关系数；又如若 在进行聚类分析之前已经对变量的相关性作了处理，则通 常就可采用欧氏距离，而不必选用斜交空间距离。此外， 所选择的亲疏测度指标，还须和所选用的聚类分析方法一 致。如聚类方法若选用离差平方和法，则距离只能选 用 欧氏距离。
剂的种类等。在名义尺度中只取两种特性状态的变量是很
重要的，如电路的开和关，天气的有雨和无雨，人口性别
聚类分析部分 PPT课件
距离
设xij 为第i个样品的第j个指标，数据矩阵表如下：
在上表中，每个样品有p个变量，故 p 每个样品都可以看成是 R 中的一个点，n p 个样品就是 R 中的n个点。在 R p中需定义 某种距离，将第i个样品与第j个样品之间 的距离记为dij ,在聚类过程冲，相距较近的 点倾向于归为一类，相距较远的点应归属 不同的类。
聚类时，比较相似的变量倾向于 归为一类，不太相似的变量归属不同 的类。
相似系数性质
变量 xi 与 x j 的相似系数用 cij 来表示，它一般应满 足如下三个条件： （1）cij 1 ，当且仅当 xi ax j b, a( 0)和b为常 数； （2） cij 1，对一切i，j； （3） cij c ji ，对一切i，j。
正因为如此，判别分析和聚类 分析往往联合起来使用，例如判别 分析是要求先知道各类总体情况才 能判断新样品的归类，当总体分类 不清楚时，可先用聚类分析对原来 的一批样品进行分类，然后再用判 别分析建立判别式以对新样品进行 判别。
聚类分析与判别分析、主成分 分析、回归分析等方法联合起来使 用，往往效果更好。
x1 y1
s11
2
x2 y2 s22
2
x
p
yp
2
1 1 所加的权是 k1 , k2 , s11 s22
1 , k p ，即用样本方差 s pp
s pp
除相应坐标。当取 y1 y2 y p 0 时，就是点P 到原点O的距离。若 s11 s22 s pp 时，为欧氏距 离。
距离的性质
距离dij 一般应满足如下四个条件： （1） dij 0，对一切i，j； dij 0，当且仅当第i个样品与第j个样品的 （2） 各变量值都相同； dij d ji ，对一切i，j； （3） dij dik dkj ，对一切i，j，k。 （4）
聚类分析法ppt课件全
8/21/2024
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（3）分类函数
按照修改原则不同，动态聚类方法有按批修改法、逐个修改法、混合法等。 这里主要介绍逐步聚类法中按批修改法。按批修改法分类的原则是，每一步修 改都将使对应的分类函数缩小，趋于合理，并且分类函数最终趋于定值，即计 算过程是收敛的。
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（2）初始分类 有了凝聚点以后接下来就要进行初始分类，同样获得初始分类也有不同的
方法。需要说明的是，初始分类不一定非通过凝聚点确定不可，也可以依据其 他原则分类。
以下是其他几种初始分类方法： ①人为分类，凭经验进行初始分类。 ②选择一批凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。 ③选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入与其距离
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1.2 聚类分析的种类
（2）系统聚类分析的一般步骤 ①对数据进行变换处理； ②计算各样品之间的距离，并将距离最近的两个样品合并成一类； ③选择并计算类与类之间的距离，并将距离最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的两类合并，如果累的个
数大于1，则继续并类，直至所有样品归为一类为止； ④最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准，得出不同的分类结果。
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1.2 聚类分析的种类
（7）可变法
1 2 D kr
2 （8）离差平方和法
(D k 2 pD k 2 q)D p 2q
D k 2 rn n ir n n p i D i2 pn n ir n n q iD i2 qn rn in iD p 2 q
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有序样品聚类法
������ ������ =������
������ ������ − ������������ ′ |（1.2）
������ ������ =1 ������ (������������
, ������������ +1 − 1)（1.3）
当 n,k 固定时，L[b(n , k)]越小表示各类的离差平方和越小，分类是合理的。因此要寻找 一种分法b(n , k)，使分类损失函数 L 达最小。记 P(n , k)是使 L 达到极小的分类法。 3. ������[������(������ , ������)]的递推公式 Fisher 算法最核心的部分是利用以下两个递推公式： L[P n , 2 = min2≤������ ≤������ {������ 1, ������ − 1 + ������(������, ������)} （1.4） L[P n , k = min������≤������ ≤������ {������[������ (������ − 1, ������ − 1)] + ������(������, ������)} 以上两个公式由定义即可证明。 第二个公式表明，若要找将 n 个样品分为 k 类的最优分割，应建立在将 j-1 个样品分为 k-1 类的最优分割基础上（这里 j=2,3,· · · ,n） 4. 最优解的求法 若分类数 k(1<k<n)已知,求分类法 P(n , k)，使它在损失函数意义下达最小.其求法如下： 首先找分点 jk，使（1.4）达极小，即 L[P(n ,k)= L[P(jk-1 , k-1)] + D(jk, n). 于是得第 k 类 Gk = {jk, jk+1 ,· · · , n}. 然后找 jk-1，使它满足 L[P(jk-1 ,k-1)= L[P(jk-1-1 , k-2)] + D(jk-1, jk-1)，得到第 k-1 类 Gk-1 = {jk-1, jk-1+1 ,· · · , jk-1}，类似的方法依次可得到所有类 G1，G2，· · · Gk，这就是我们欲 求的最优解，即 P(n , k)={G1，G2，· · · Gk}。 总之，为了求最优解，主要是计算{D(i ,j)；1≤i<j≤n}和{L[P(i ,j)]；1≤i≤n,i≤j≤n}. 三．应用举例 下面通过一个例子来说明最优解的具体求法。 【例】为了了解儿童的生长发育规律，今统计了男孩从出生到十一岁每年平均增长的重 量如下： 年龄 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.3 11 2.1 增加重量 9.3 （kg） 1.8 1.9 1.7 1.5 1.3 1.4 2.0 1.9
������ ������ − ������������ ′ |（1.2）
������ ������ =1 ������ (������������
, ������������ +1 − 1)（1.3）
当 n,k 固定时，L[b(n , k)]越小表示各类的离差平方和越小，分类是合理的。因此要寻找 一种分法b(n , k)，使分类损失函数 L 达最小。记 P(n , k)是使 L 达到极小的分类法。 3. ������[������(������ , ������)]的递推公式 Fisher 算法最核心的部分是利用以下两个递推公式： L[P n , 2 = min2≤������ ≤������ {������ 1, ������ − 1 + ������(������, ������)} （1.4） L[P n , k = min������≤������ ≤������ {������[������ (������ − 1, ������ − 1)] + ������(������, ������)} 以上两个公式由定义即可证明。 第二个公式表明，若要找将 n 个样品分为 k 类的最优分割，应建立在将 j-1 个样品分为 k-1 类的最优分割基础上（这里 j=2,3,· · · ,n） 4. 最优解的求法 若分类数 k(1<k<n)已知,求分类法 P(n , k)，使它在损失函数意义下达最小.其求法如下： 首先找分点 jk，使（1.4）达极小，即 L[P(n ,k)= L[P(jk-1 , k-1)] + D(jk, n). 于是得第 k 类 Gk = {jk, jk+1 ,· · · , n}. 然后找 jk-1，使它满足 L[P(jk-1 ,k-1)= L[P(jk-1-1 , k-2)] + D(jk-1, jk-1)，得到第 k-1 类 Gk-1 = {jk-1, jk-1+1 ,· · · , jk-1}，类似的方法依次可得到所有类 G1，G2，· · · Gk，这就是我们欲 求的最优解，即 P(n , k)={G1，G2，· · · Gk}。 总之，为了求最优解，主要是计算{D(i ,j)；1≤i<j≤n}和{L[P(i ,j)]；1≤i≤n,i≤j≤n}. 三．应用举例 下面通过一个例子来说明最优解的具体求法。 【例】为了了解儿童的生长发育规律，今统计了男孩从出生到十一岁每年平均增长的重 量如下： 年龄 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.3 11 2.1 增加重量 9.3 （kg） 1.8 1.9 1.7 1.5 1.3 1.4 2.0 1.9
聚类分析模型ppt课件
i1
xi
yi
2
2
3
契比雪夫距离
dX,Y
max
1i p
xi
yi
3
1
4
闵可夫斯基距离
dX,Y
p
i1
xi
yi
qq
，q
0
1
5 马氏距离 d X ,Y X Y 1X Y 2 ，其中
是所有样品的样本协差阵。
6 兰氏(Lance---William)距离
dX ,Y
1
p
xi
yi
，（适用于样品各分量皆非负的情形）
15
聚类 类间
顺序 距离
1
1.000 x2 x5
2
1.000 x2 x5 x8
3
1.414 x1 x4
4
1.414 x2 x5 x8 x9
5
1.414 x2 x5 x8 x9 x7
6
1.414 x2 x5 x8 x9 x7 x3
7
1.414 x6 x10
8
1.732 x2 x5 x8 x9 x7 x3 x6 x10
9
3.000 x1 x4 x2 x5 x8 x9 x7 x3 x6 x10
16
类间距离
最短距离法聚类图
3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5
X10 X6 X3 X7 X9 X8 X5 X2 X4 X1
17
Spss软件实现
1．运动员的聚类分析：spss 数据 ：运动员三项指标 关注：数据格式、结果解读、聚类图、最短距离法、最长距离法 2．汽车的聚类分析：spss 数据 ：13-01 3．湿度的聚类分析：spss 数据 ：18-03 4．国别饮料产量的聚类分析：spss 数据 ：18-05
xi
yi
2
2
3
契比雪夫距离
dX,Y
max
1i p
xi
yi
3
1
4
闵可夫斯基距离
dX,Y
p
i1
xi
yi
，q
0
1
5 马氏距离 d X ,Y X Y 1X Y 2 ，其中
是所有样品的样本协差阵。
6 兰氏(Lance---William)距离
dX ,Y
1
p
xi
yi
，（适用于样品各分量皆非负的情形）
15
聚类 类间
顺序 距离
1
1.000 x2 x5
2
1.000 x2 x5 x8
3
1.414 x1 x4
4
1.414 x2 x5 x8 x9
5
1.414 x2 x5 x8 x9 x7
6
1.414 x2 x5 x8 x9 x7 x3
7
1.414 x6 x10
8
1.732 x2 x5 x8 x9 x7 x3 x6 x10
9
3.000 x1 x4 x2 x5 x8 x9 x7 x3 x6 x10
16
类间距离
最短距离法聚类图
3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5
X10 X6 X3 X7 X9 X8 X5 X2 X4 X1
17
Spss软件实现
1．运动员的聚类分析：spss 数据 ：运动员三项指标 关注：数据格式、结果解读、聚类图、最短距离法、最长距离法 2．汽车的聚类分析：spss 数据 ：13-01 3．湿度的聚类分析：spss 数据 ：18-03 4．国别饮料产量的聚类分析：spss 数据 ：18-05
聚类分析之有序样品的聚类
i 1
由于只有一个指标，所以DG ( xi x )2
i 1
m
2.评价函数：D DG1 DG2 DG3
3. 计算各分类的评价函数 2 | 3 | 7 8 12 2 | 3 7 | 8 12 2 | 3 7 8 | 12 2 3 | 7 | 8 12 2 3 | 7 8 | 12 2 3 7 | 8 | 12 D 14 D 16 D 14 D 8.5 D1 D 14
即：样品1,2一类，样品3，4一类，样品5一类
谢 谢 大 家！
i 1 m
2.定义评价函数（各类直径的和） 3.根据分类数，尝试计算所有划分方法的评价函数 （各类直径的和最小），确定最优分类方案。
例子：根据指标X的观察值将有序样品1,2,3,4,5分为 三类.
样品 X 1 2 2 3
m
3 7
4 8
5 12
1.定义直径：DG ( xi x )( xi身高 25 （cm）
1.9 1.7
12.2 8.4 7.5
根据这些数据，试将男孩的发育分为3个阶段。
有序样品：样品是有先后关系，不能随意改变先后 关系，例如：与时间有关的样品。 有序样品聚类的过程： 1.定义类的直径，包含m个样品的类的直径
DG ( xi x )( xi x )
数学模型与数学建模之
聚类分析之 （简单）有序样品聚类
于晶贤
E-mail: yujingxian@
例：为了了解儿童的生长发育规律，现在统计了男 孩从出生到11岁每年平均增长的重量和身高如下：
年龄 1 2 1.8 3 4 5 1.5 7.1 6 1.3 6.4 7 1.4 5.9 8 2.0 6.0 9 1.9 5.6 10 2.3 6 11 2.1 6.5
由于只有一个指标，所以DG ( xi x )2
i 1
m
2.评价函数：D DG1 DG2 DG3
3. 计算各分类的评价函数 2 | 3 | 7 8 12 2 | 3 7 | 8 12 2 | 3 7 8 | 12 2 3 | 7 | 8 12 2 3 | 7 8 | 12 2 3 7 | 8 | 12 D 14 D 16 D 14 D 8.5 D1 D 14
即：样品1,2一类，样品3，4一类，样品5一类
谢 谢 大 家！
i 1 m
2.定义评价函数（各类直径的和） 3.根据分类数，尝试计算所有划分方法的评价函数 （各类直径的和最小），确定最优分类方案。
例子：根据指标X的观察值将有序样品1,2,3,4,5分为 三类.
样品 X 1 2 2 3
m
3 7
4 8
5 12
1.定义直径：DG ( xi x )( xi身高 25 （cm）
1.9 1.7
12.2 8.4 7.5
根据这些数据，试将男孩的发育分为3个阶段。
有序样品：样品是有先后关系，不能随意改变先后 关系，例如：与时间有关的样品。 有序样品聚类的过程： 1.定义类的直径，包含m个样品的类的直径
DG ( xi x )( xi x )
数学模型与数学建模之
聚类分析之 （简单）有序样品聚类
于晶贤
E-mail: yujingxian@
例：为了了解儿童的生长发育规律，现在统计了男 孩从出生到11岁每年平均增长的重量和身高如下：
年龄 1 2 1.8 3 4 5 1.5 7.1 6 1.3 6.4 7 1.4 5.9 8 2.0 6.0 9 1.9 5.6 10 2.3 6 11 2.1 6.5
聚类方法(Clustering) PPT
➢ 分裂的方法（divisive）（自顶向下） 思想：一开始将所有的对象置于一类，在迭代的每一步中， 一个类不断地分为更小的类，直到每个对象在单独的一个 类中，或达到一个终止条件。
最小距离异常值在实际中不多出现，避免极大值的 影响
类平均距离法（average linkage method）类 间所有样本点的平均距离
《数据挖掘——客户关系管理的科学与艺术》即 《Mastering Data Mining The Art and Science of Custermer Relationship Management》Michael J.A.Berry, Gordon S.Linoff 中国财政经济出版社
《统计学教学案例》王吉利，何书元，吴喜之，中国统计 出版社
一组一组的牌呢？ A
K
Q
J
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
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
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
该法利用了所有样本的信息，被认为是较好的 系统聚类法
离差平方和法（ward method）
D2=WM－WK－WL
即 D K 2 L nn LM nk XKXLXKXL
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，较符合实际需要。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
最小距离异常值在实际中不多出现，避免极大值的 影响
类平均距离法（average linkage method）类 间所有样本点的平均距离
《数据挖掘——客户关系管理的科学与艺术》即 《Mastering Data Mining The Art and Science of Custermer Relationship Management》Michael J.A.Berry, Gordon S.Linoff 中国财政经济出版社
《统计学教学案例》王吉利，何书元，吴喜之，中国统计 出版社
一组一组的牌呢？ A
K
Q
J
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
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
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
该法利用了所有样本的信息，被认为是较好的 系统聚类法
离差平方和法（ward method）
D2=WM－WK－WL
即 D K 2 L nn LM nk XKXLXKXL
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，较符合实际需要。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
聚类分析法PPT课件
样得到h-1类，再在这h-1类中找出最相似的两类合并，得到h-2类，如此下去， 直至将所有的对象并成一个大类为止。 当然，真的合并成一个类就失去了聚类的意义，所以上面的聚类过程应该在某 个类水平数（即未合并的类数）停下来，最终的类就取这些未合并的类。决定 聚类个数是一个很复杂的问题。
2. 明氏距离的缺点
当长度=mm时：
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点 使用明氏距离一定要注意
一定要采用相同量纲的变量。如果各变量的量纲不同，或当各 变量的量纲相同但各变量的测量值相差悬殊时，不能直接采用 明氏距离。
需要先对数据进行标准化处理，然后再用标准化处理后的数据 计算距离。
《现代管理学》课程汇报
聚类分析法
汇报人：XXX
结构
structure
PART 01 PART 02 PART 03 PART 04 PART 05 PART 06
概述 聚类统计量 系统聚类法 快速聚类法 变量聚类法 小结
01
PART ONE
概述
01 概述
什么是聚类分析（Cluster Analysis）？
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点
距离的大小与个指标的观测单位有关，具有一定的人为性。 例如：对体重和身高进行测量，采用不同单位，其距离测量的 结果不同。以欧氏距离为例。
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点
当长度=cm时：
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标 进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大 量的样本，要求能合理地按各自的特性进行合理的分类， 没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况 下进行的。
2. 明氏距离的缺点
当长度=mm时：
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点 使用明氏距离一定要注意
一定要采用相同量纲的变量。如果各变量的量纲不同，或当各 变量的量纲相同但各变量的测量值相差悬殊时，不能直接采用 明氏距离。
需要先对数据进行标准化处理，然后再用标准化处理后的数据 计算距离。
《现代管理学》课程汇报
聚类分析法
汇报人：XXX
结构
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PART 01 PART 02 PART 03 PART 04 PART 05 PART 06
概述 聚类统计量 系统聚类法 快速聚类法 变量聚类法 小结
01
PART ONE
概述
01 概述
什么是聚类分析（Cluster Analysis）？
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点
距离的大小与个指标的观测单位有关，具有一定的人为性。 例如：对体重和身高进行测量，采用不同单位，其距离测量的 结果不同。以欧氏距离为例。
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点
当长度=cm时：
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标 进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大 量的样本，要求能合理地按各自的特性进行合理的分类， 没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况 下进行的。
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