聚类分析例题及解答
聚类分析实例分析题(推荐文档)
5.2酿酒葡萄的等级划分5.2.1葡萄酒的质量分类由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。
我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。
通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。
在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。
为此我们需要进一步细化等级。
为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。
通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。
5.2.2建立模型在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。
聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。
所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。
为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。
这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P 维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。
面对现在的问题，我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。
现在我们将用SAS 系统里面的stepdisc 和cluster 过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。
建立数据阵，具体数学表示为：1111...............m n nm X X X X X ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（5.2.1） 式中，行向量1(,...,)i i im X x x =表示第i 个样品；列向量1(,...,)'j j nj X x x =’，表示第j 项指标。
聚类分析例题及解答
聚类分析作业之青柳念文创作
例题：
停止聚类分析，步调如下：
1、尺度化的欧式间隔聚类
各类所属
得出以上成果，以欧氏间隔为计算间隔方法，把以
上17个亚洲国家地区按6个变量欧氏间隔划分为三类.
第一类为：Bangladesh
第二类为：China
第三类为：Malaysia
2、测验测验其他类间间隔方法
其他类间间隔方法得出以上成果，以欧氏间隔为计
算间隔方法，把以上17个亚洲国家地区按6个变量欧氏
间隔也可以划分为以下三类:
第一类为：Bangladesh
第二类为：China
第三类为：Malaysia
3、用样本主成分画图
由图可知，所聚成的3类中:
第1类有5个样本，类间间隔较接近，效果较好；第2类有6个样本，类间间隔较接近，效果次之；第3类有6个样本.类间间隔较团圆，效果最差.。
第12章聚类分析习题答案
兰花科创
2
1
1
2
4
黑化股份
1
2
3
3
1
兖州煤业
2
22Leabharlann 14国阳新能
2
2
3
3
1
盘江股份
1
2
3
5
1
上海能源
2
2
3
1
1
山西焦化
1
2
3
3
1
恒源煤电
2
1
1
2
3
开滦股份
2
1
1
2
2
大同煤业
2
2
2
1
4
中国神华
2
2
2
1
4
潞安环能
2
1
1
2
2
中煤能源
2
2
2
1
4
国投新集
2
2
3
1
1
12.2下表是摘自《世界竞争力报告——1997》关于20个国家和地区的信息基础设施发展状况数据，各变量的含义为：call——每千人拥有电话线数，movecall——每千户居民蜂窝移动电话数，fee——高峰时期每三分钟国际电话的成本，computer——每千人拥有的计算机数，mips——每千人中计算机功率，net——每千人互联网络户主数。试根据该数据对这些国家和地区进行分层聚类分析，比较不同距离定义下的聚类结果，你会选择分几类？
Cluster6
海油工程
2
1
1
2
2
中海油服
1
2
2
5
5
中国石化
1
3
3
3
机器学习与人工智能(聚类分析)习题与答案
一、填空题1.EM算法中，E代表期望，M代表（）。
正确答案：最大化2.无监督学习中除了聚类，另一种是（）。
正确答案：建模3.我们将一个数据可以属于多个类（概率）的聚类称作（）。
正确答案：软聚类二、判断题1.聚类算法中的谱聚类算法是一种分层算法。
正确答案：×解析：聚类算法中的谱聚类算法是一种扁平算法。
2.两个向量之间的余弦距离等于1减这两个向量的余弦相似度。
正确答案：√3.K-均值++算法能够克服最远点不能处理离群值的问题。
正确答案：√4.K-means和EM聚类之间的主要区别之一是EM聚类是一种“软”聚类算法。
正确答案：√5.监督学习的训练集时有标签的数据。
正确答案：√6.在文本聚类中，欧氏距离是比较适合的。
正确答案：×三、单选题1.以下哪些方法可以确定K-均值算法已经收敛？（）A.划分不再改变B.聚类中心不再改变C.固定次数的迭代D.以上三种均是正确答案：D2.以下哪些算法可以处理非高斯数据？（）A.K-means算法B.EM算法C.谱聚类算法D.以上三种算法都可以正确答案：C四、多选题1、无监督学习可以应用于哪些方面？（）A.图像压缩B.生物信息学：学习基因组C.客户细分（即分组）D.学习没有任何标签的聚类/群组正确答案：A、B、C、D2、以下哪些选项是K-均值聚类面临的问题？（）A.K的选择具有挑战性B.硬聚类并不总是正确的C.贪婪算法存在的问题D.关于数据的球形假设（到聚类中心的距离）正确答案：A、B、C、D3、聚类可以应用于哪些方面？（）A.基因表达数据的研究B.面部聚类C.搜索结果聚类D.新闻搜索正确答案：A、B、C、D4、在K-均值算法中，以下哪些方法可以用于随机种子的选择？（）A.随机选择数据作为中心B.空间中的随机位置作为中心C.尝试多个初始起点D.使用另一个聚类方法的结果进行初始化正确答案：A、B、C、D5、EM算法可以应用于以下哪些方面？（）A.学习贝叶斯网络的概率B.EM-聚类C.训练HMMD.学习微信好友网络正确答案：A、B、C、D。
(6)聚类分析例子
例题1：下表是我国16个地区农民在1982年支出情况的抽样调查数据的汇总资料，每个地区都调查了反映每人平均生活消费支出情况的六个指标。
试利用调查资料对16个地区进行分类。
地区食品衣着燃料住房生活用品及其他文化生活服务支出北京190.33 43.77 9.73 60.54 49.01 9.04 天津135.2 36.4 10.47 44.16 36.49 3.94 河北95.21 22.83 9.3 22.44 22.81 2.8 山西104.78 25.11 6.4 9.89 18.17 3.25 内蒙古128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27 辽宁145.68 32.83 17.19 27.29 39.09 3.47 吉林159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.52 黑龙江116.22 29.57 13.24 13.76 21.75 6.04 上海221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 江苏144.98 29.12 11.67 42.6 27.3 5.74 浙江169.92 32.75 12.72 47.12 34.35 5安徽153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39 福建144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73 江西140.51 21.5 17.64 19.19 15.97 4.94 山东115.84 30.26 12.2 33.61 33.77 3.85 河南101.18 23.26 8.46 20.2 20.5 4.3下面用统计学软件 SAS(Statistical Analysis System) data dfdf;input city $ x1 x2 x3 x4 x5 x6;cards;beijing 190.33 43.77 9.73 60.54 49.01 9.04tianjing 135.20 36.40 10.47 44.16 36.49 3.94hebei 95.21 22.83 9.30 22.44 22.81 2.80shanxi 104.78 25.11 6.40 9.89 18.17 3.25 neimenggu 128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27 liaoning 145.68 32.83 17.19 27.29 39.09 3.47jilin 159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.22 heilongjiang 116.22 29.57 13.24 13.76 21.75 6.04 shanghai 221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 jiangsu 144.98 29.12 11.67 42.60 27.30 5.74 zhejiang 169.92 32.75 12.72 47.12 34.35 5.00anhui 153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39fujian 144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73jiangxi 140.54 21.50 17.64 19.19 15.97 4.94 shandong 115.84 30.26 12.20 33.61 33.77 3.85henan 101.18 23.26 8.46 20.20 20.50 4.30;run;proc cluster data=dfdf std outtree=tree method=ave pesudo rsq;id city;run; /*ward离差平方和法 war; 类平均法 ave; 重心法 cen;最长距离法 com;中间距离法 med; 最短距离法 sin;密度估计法 den;极大似然法 eml; 可变类平均 fle;相似分析法 mcq; 两阶段密度估计 two; */proc tree data=tree out=new graphics horizontal；id city;run;Cluster HistoryNormRMS NCL Clusters Joined--- FREQ SPRSQ RSQ PSF PST2 Dist 15 anhui fujian 2 0.0025 0.998 28.7 . 0.193 14 hebei henan 2 0.0055 0.992 19.1 . 0.2869 13 CL14 shanxi 3 0.0068 0.985 16.7 1.2 0.3116 12 CL15 jiangxi 3 0.0099 0.975 14.4 4 0.3481 11 jiangsu zhejiang 2 0.0089 0.966 14.4 . 0.366 10 CL13 neimengg 4 0.0106 0.956 14.4 1.7 0.3692 9 tianjing shandong 2 0.0092 0.947 15.5 . 0.3711 8 CL9 CL11 4 0.0237 0.923 13.7 2.6 0.4957 7 liaoning jilin 2 0.0189 0.904 14.1 . 0.5329 6 heilongj CL12 4 0.0267 0.877 14.3 4.3 0.5463 5 CL8 CL7 6 0.0528 0.824 12.9 3.5 0.6681 4 CL5 CL6 10 0.1269 0.698 9.2 6.6 0.7823 3 CL4 CL10 14 0.1955 0.502 6.6 7.8 0.8751 2 beijing shanghai 2 0.0562 0.446 11.3 . 0.91841CL2 CL3 16 0.4458 0 . 11.3 1.5454（1）2R 统计量（列标题为RSQ ）用于评价每次合并成NCL 个类时的聚类效果。
聚类分析参考答案
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 、 对一切的i,j ，有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：()qpk 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 。
聚类分析5
上指令系统自动选取初始聚点；
proc fastclus过程的优点：
➢能快速对大样本进行聚类分析且聚类后输出
类内指标的均值；
19
proc standard过程: proc standard data= out= mean=0 std=1; Var variables; Run;
Id variable;用以表征各样品的名称，它可以是 定性变量也可以是定量变量。
18
proc fastclus过程的缺点： ➢ 没有将原始数据标准货摊功能； ➢ 不能自动确定类别数； ➢ 需要确定初始聚点； ➢ 不能输出树状图的聚类信息；
因此，在使用此过程前， ① 可以用standard过程步将原始数据标准化，即将
G (0 ) { G 1 (0 ),G 2 (0 ), ,G k (0 )}
10
➢ (2)从G(0)出发,求新的聚点集L(1) .以G(0)的重心为新
的聚点：
x(1) i
1 ni xiGi(0)
xi,
i 1~k
新的聚点集为 L (1 ) { x 1 (1 ),x 2 (1 ), ,x k (1 )}
则递推计算过程结束.proc fastclus过程中ε默认0.02
13
proc fastclus过程:
proc fastclus maxclusters=n|radius=t <options>;
Var variables;
Id variable;
Run;
proc fastclus 语句必须说明maxclusters=或 radius=中的一个。MAXCLUSTERS=n| MAXC=n：指定所允许的最大分类个数。如果 缺省，其值假定100。 RADIUS=t：为选择新 的“聚点”指定的最小距离准则。当观测点与
聚类分析与判别分析例题与代码
1、设有20个土壤样品分别对5个变量的观测数据如下表所示，试利用二种聚类法对其进行样品聚类分析。
解：首先将16组的异常有机物值修改为3.33.通过SPss软件进行K-均值检验，得到：由上表可见三组的聚类中心。
可认为：第一组含沙量低，淤泥含量高，黏土含量高，有机物含量中等，PH值中等。
第二组含沙量高，淤泥含量低，黏土含量低，有机物含量较低，PH值中等。
第三组含沙量中等，淤泥含量中等，黏土含量中等，有机物含量较高，PH值中等迭代两次后得到结果。
具体分组如下运用层次聚类法：首先将数据标准化，然后使用标准化后数据组别解释如下：一组：含沙量低，淤泥含量中等，黏土含量高，有机物含量高，PH值中等；二组：含沙量高，淤泥含量低，黏土含量中等，有机物含量中等，PH值较高；三组：含沙量高，淤泥含量高，黏土含量低，有机物含量高，PH值较低；但是考虑到数据可能具有相关性，我们在matlab中使用马氏距离clearclcX=importdata('lunwen.txt');normplot(X(:,5))figurenormplot(X(:,2))figurenormplot(X(:,3))figurenormplot(X(:,4))服从正态分布，使用马氏距离clearclcX=[77.30 13.00 9.70 1.50 6.40;82.50 10.00 7.50 1.50 6.50;66.90 20.00 12.50 2.30 7.00;47.20 33.30 19.00 2.80 5.80;65.30 20.50 14.20 1.90 6.90;83.30 10.00 6.70 2.20 7.00;81.60 12.70 5.70 2.90 6.70;47.80 36.50 15.70 2.30 7.20;48.60 37.10 14.30 2.10 7.20;61.60 25.50 12.60 1.90 7.30;58.60 26.50 14.90 2.40 6.70;69.30 22.30 8.40 4.00 7.00;61.80 30.80 7.40 2.70 6.40;67.70 25.30 7.00 4.80 7.30;57.20 31.20 11.60 2.40 6.30;67.20 22.70 10.10 33.3 6.20;59.20 31.20 9.60 2.40 6.00;80.20 13.20 6.60 2.00 5.80;82.20 11.10 6.70 2.20 7.20;69.70 20.70 9.60 3.10 5.90];%x=zscore(X);corrcoef(X)Y=pdist(X,'mahal');Z=linkage(Y,'average');T=cluster(Z,3);[H,T]=dendrogram(Z);可知，部分变量之间具有相关性，因此得到谱系图认为组一：含沙量中等偏低，淤泥含量低，黏土含量低，有机物含量低，PH偏酸性；认为组二：含沙量中等，淤泥含量低，黏土含量中等偏低，有机物含量高。
聚类分析期末试题及答案
聚类分析期末试题及答案聚类分析被广泛应用于数据挖掘和统计分析领域，用于将一组样本根据相似性分为不同的群组。
本文将提供一些聚类分析的期末试题，并给出相应的答案。
通过阅读本文，您将对聚类分析的原理和应用有更深入的了解。
试题一：1. 请简要说明聚类分析的定义和作用。
2. 聚类分析有哪些常用的算法？3. 请解释层次聚类分析和划分聚类分析的区别。
4. 在聚类分析中，如何确定最佳聚类数目？答案一：1. 聚类分析是一种无监督学习方法，将一组样本划分为不同的群组，使得同一个群组内的样本相似度较高，而不同群组之间的相似度较低。
其作用在于揭示数据内在的结构和模式，发现数据集中的潜在规律和相似性。
2. 常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
K均值聚类是一种基于中心点的划分聚类算法，层次聚类将样本逐步合并或分割以构建树状结构，密度聚类基于样本之间的密度连接关系进行聚类划分。
3. 层次聚类分析和划分聚类分析的主要区别在于划分聚类将样本直接划分为不同的群组，而层次聚类分析构建样本之间的树状结构，通过剪枝步骤来确定最终的聚类结果。
4. 在确定最佳聚类数目时，可以使用肘部法则、轮廓系数、间隔统计量等方法。
肘部法则通过绘制聚类数目和聚类准则的关系图，选择“肘部”对应的聚类数目作为最佳聚类数目。
轮廓系数衡量了聚类结果的紧密度和分离度，数值越接近1表示聚类质量越好。
间隔统计量是一种基于距离度量的方法，选择统计量较大的聚类数目作为最佳聚类数目。
试题二：1. 请简要说明K均值聚类的原理和步骤。
2. 什么是初始聚类中心？如何确定初始聚类中心的位置？3. K均值聚类算法的优缺点是什么？4. 请论述层次聚类分析的原理和步骤。
答案二：1. K均值聚类是一种划分聚类算法，其原理是将样本划分为K个独立的群组，使得每个样本到其所属群组的质心的距离最小化。
步骤如下：a. 随机确定初始聚类中心。
b. 计算每个样本到各个聚类中心的距离，将其归类到最近的聚类中心所属群组。
练习聚类分析
练习：今有6个铅弹头，用“中子活化”方法测得7种微量元素的含量数据，如下表：⑴试用多种系统聚类法对6个弹头进行分类，并比较分类结果；⑵试用多种方法对7种微量元素进行分类.第一问：解：此题可用多种系统聚类法进行分析，共采用五种聚类方法：类平均法、重心法、密度估计法、最小距离法和Ward法。
（1）类平均法可采用以下SAS程序．该程序第一步建立名为bom的数据集，此数据集包括1-6个弹头的资料。
紧接着的proc cluster 语句调用cluster过程用来对数据集bom进行聚类,method=average表示采用类平均法,其中语句var x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7表明对x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7这7种元素进行聚类分析。
Id number；表明用弹头样品号区分聚类的观测．类平均法的输出如下由上图（Cluster History）给出了用类平均法聚类的结过程，每行指出新聚类的弹头样品号．各行为：1）分成五类{2 6}，{1}，{3}，{4}，{5}．2）分成四类{1 2 6}，{3}，{4}，{5}．3）分成三类{1 2 6 }，{3 5}，{4}．4）分成二类{1 2 4 6}，{3 5}．5）分成一类{1 2 3 4 5 6 }(2)使用重心法，重心法得出的输出结果如下：上图中（Cluster History）给出了用重心法聚类的过程，每行指出新聚类的弹头样品号．各行为：各行为：1）分成五类{2 6}，{1}，{3}，{4}，{5}．2）分成四类{1 2 6}，{3}，{4}，{5}．3）分成三类{1 2 6 }，{3 5}，{4}．4）分成二类{1 2 4 6}，{3 5}．5）分成一类{1 2 3 4 5 6 }⑶使用密度法使用密度法得到的输出结果如下：上图中（Cluster History）给出了用密度法聚类的过程，每行指出新聚类的弹头样品号．各行为：1）分成五类{2 6}，{1}，{3}，{4}，{5}．2）分成四类{1 2 6}，{3}，{4}，{5}．3）分成三类{1 2 6 4}，{3}，{5}．4）分成二类{1 2 34 6}，{5}．5）分成一类{1 2 3 4 5 6 }（4）使用最短距离法：使用最短距离法得到的输出结果如下：上图中（Cluster History）给出了用最短距离法聚类的过程，每行指出新聚类的弹头样品号．各行为：1）分成五类{2 6}，{1}，{3}，{4}，{5}．2）分成四类{1 2 6}，{3}，{4}，{5}．3）分成三类{1 2 6 4}，{3}，{5}．4）分成二类{1 2 4 6}，{3 5}．5）分成一类{1 2 3 4 5 6 }（5）使用ward法使用ward法得到的输出结果如下上图中（Cluster History）给出了用最短距离法聚类的过程，每行指出新聚类的弹头样品号．各行为：1）分成五类{2 6}，{1}，{3}，{4}，{5}．2）分成四类{1 2 6}，{3}，{4}，{5}．3）分成三类{1 2 6 }，{4}，{3 5}．4）分成二类{1 2 4 6}，{3 5}．5）分成一类{1 2 3 4 5 6 }对上述五种方法的结果进行分析:我们看一下分成三类，则上述方法的分析结果为：类平均法：{1 2 6 }，{3 5}，{4}．重心法{1 2 6 }，{3 5}，{4}．密度法．{1 2 6 4}，{3}，{5}．最小距离法{1 2 6 4}，{3}，{5}．Ward法{1 2 6 }，{4}，{3 5}．由以上结果可见用不同的方法进行聚类其结果是有差异的。
聚类分析实例
聚类分析实例一、聚类分析例1、为深入了解我国人口的文化程度状况，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省市自治区进行聚类分析。
分析选用了三个指标：（1）大学以上文化程度的人口占全部人口的比例（DXBZ）；（2）初中文化程度的人口占全部人口的比例（CZBZ）；（3）文盲半文盲人口占全部人口的比例（WMBZ），分别用来反映较高、中等、较低文化程度人口的状况，原始数据如下表：（%）例2、根据信息基础设施的发展状况，对世界20个国家和地区进行分类。
这里选取了发达国家、新兴工业化国家、拉美国家、亚洲发展中国家、转型国家等不同类型的20个国家作聚类分析。
描述信息基础设施的变量主要的有六个：call——千人拥有电话号码，movecall——每千户居民蜂窝移动电话，fee——高峰时期每三分钟国际电话成本，computer——每千人拥有的计算机数，mips——每千人中计算机功率，net——每千人互联网例3、为了研究1982年全国各地区农民家庭收支的分布规律，根据抽样调查资料进行分类处理，共抽取28个省、市、自治区的样本，每个样本有六个指标，这六个指标反映了平均每人生活消费的支出情况，其原始数据见表3。
例4为了研究世界各国森林、草原资源的分布规律，共抽取了21个国家的数据，每个国家例5 若要从沪市的蒲发银行、齐鲁石化、东北高速、武钢股份、东风汽车等53家上市公司中优选适合开放式基金组合投资的10只股票，我们以总股本和流通股本为分类标志，根据这53家公司的总股本和A股流通股本数据（见表5.3），用聚类分析法将它们分成若干类，再从各类公司中选出比较活跃的股票建立股票池。
表5.3 53家上市公司股本资料单位：十万股例6沪市上市公司2001年末总股本在10000—12000万股、流通股本在3600—5050万股之间共有23家（对于股本结构在其它范围内的上市公司，用雷同的方法，可以建立相应的每股收益预测模型），各公司2000年及2001年有关的财务数据见表。
聚类分析期末试题题库及答案
聚类分析期末试题题库及答案一、选择题1. 聚类分析属于以下哪一类学习方式？A. 监督学习B. 无监督学习C. 增强学习D. 半监督学习答案：B2. 聚类分析的目标是什么？A. 对样本进行分类B. 预测样本的输出C. 减少数据的维度D. 发现数据中的固有结构答案：D3. 下面哪种方法不适用于聚类分析？A. K-means算法B. 层次聚类C. 支持向量机D. DBSCAN算法答案：C4. 当聚类分析中的聚类数目不事先给定时，以下哪个指标可以帮助我们选择合适的聚类数目？A. 轮廓系数B. 均方误差C. 方差解释比例D. 马氏距离答案：A5. 在使用K-means算法进行聚类分析时，初始聚类中心的选择对结果有何影响？A. 不影响结果B. 会导致陷入局部最优解C. 会导致算法收敛速度变慢D. 使得聚类数目增加答案：B二、填空题1. 聚类分析是一种_____________学习方式。
答案：无监督2. 聚类分析的目标是发现数据中的_____________结构。
答案：固有3. 聚类分析中最常用的算法之一是_____________算法。
答案：K-means4. 聚类分析中的聚类数目可以通过_____________系数来选择。
答案：轮廓5. 初始聚类中心的选择会对K-means算法的结果产生_____________。
答案：影响三、简答题1. 简述聚类分析的步骤及流程。
答：聚类分析的一般步骤包括：数据预处理、选择聚类算法、确定聚类数目、计算聚类中心、分配样本到聚类、评估聚类结果。
首先，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、数据标准化等。
然后，选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等。
接下来，通过轮廓系数等指标选择合适的聚类数目。
然后，计算聚类中心，即确定每个聚类的重心或代表性样本。
再次，将样本分配到各个聚类中心，形成聚类结果。
最后，评估聚类结果的质量，如通过轮廓系数、均方误差等指标进行评价。
最新聚类分析例题及解答
聚类分析作业例题：country populatn density urban religion lifeexpf lifeexpm literacy pop_incr Afghanistan 20,500 25.0 18 Muslim 44 45 29 2.8 Bangladesh 125,000 800.0 16 Muslim 53 53 35 2.4 Cambodia 10,000 55.0 12 Buddhist 52 50 35 2.9 China 1,205,200 124.0 26 Taoist 69 67 78 1.1 HongKong 5,800 5,494.0 94 Buddhist 80 75 77 -0.1 India 911,600 283.0 26 Hindu 59 58 52 1.9 Indonesia 199,700 102.0 29 Muslim 65 61 77 1.6 Japan 125,500 330.0 77 Buddhist 82 76 99 0.3 Malaysia 19,500 58.0 43 Muslim 72 66 78 2.3N.Korea 23,100 189.0 60 Buddhist 73 67 99 1.8 Pakistan 128,100 143.0 32 Muslim 58 57 35 2.8 Philippines 69,800 221.0 43 Catholic 68 63 90 1.9S.Korea 45,000 447.0 72 Protstnt 74 68 96 1.0 Singapore 2,900 4,456.0 100 Taoist 79 73 88 1.2 Taiwan 20,944 582.0 71 Buddhist 78 72 91 0.9 Thailand 59,400 115.0 22 Buddhist 72 65 93 1.4 Vietnam 73,100 218.0 20 Buddhist 68 63 88 1.8进行聚类分析，步骤如下：1、标准化的欧式距离聚类各类所属得出以上结果，以欧氏距离为计算距离方法，把以上17个亚洲国家地区按6个变量欧氏距离划分为三类。
聚类判别分析SPSS练习题
聚类判别分析SPSS练习题1. 现有22名⽩⾎病病⼈的九种基因表达的cDNA微阵列扫描数据（X1~X9），根据X1~X9 的变量信息，对该22名⽩⾎病病⼈予以分类。
（具体数据见下表1）采⽤SPSS软件进⾏操作并回答以下问题：（个体聚类。
变量聚类）此题为个体聚类（1）采⽤什么分析⽅法？写出该⽅法在SPSS软件中的路径；聚类分析classify——hierarchical（2）该分析⽅法中采⽤什么统计指标进⾏度量的？个体聚类⽤⽤欧式距离平⽅。
距离越远就不可能聚类。
指标聚类⽤相关系数⼤⼩（3）根据结果中的什么图从⽽将该22名⽩⾎病病⼈分成3类？同时写出归为同⼀类的个体序号。
第⼀类8、21、1、4.第⼆类6、11 第三类剩下的《资料的表现形式是⽆序的、》聚类之后可以判别、、表1 ⽩⾎病⼈的九种基因表达序号X1X2X3X4X5X6X7X8X91 2.57403 2.53782 2.53403 2.12710 2.00000 2.00000 2.00000 2.53656 2.445602 2.87448 2.80686 2.88366 2.74036 2.00000 2.00000 2.30320 3.26623 3.432813 2.55991 2.00000 2.56820 2.00000 2.56348 2.00000 2.45637 2.98543 3.386504 2.65031 2.27646 2.37291 2.01703 2.00000 2.10721 2.00000 2.45637 2.586595 3.12352 2.53656 2.65128 2.34830 2.26482 2.17026 2.43775 3.15746 3.808956 3.14551 2.72263 3.02857 2.00000 3.18724 2.00000 2.85248 3.11327 3.178987 2.77452 2.01703 2.52504 2.22011 2.77452 2.00000 2.00000 2.83442 3.786118 3.05231 2.60097 2.43297 2.16435 2.31597 2.22789 2.65992 2.95182 2.000009 2.97497 2.34044 2.77452 2.35025 2.00000 2.00000 2.00000 2.87448 3.3163910 3.00817 2.81291 2.65992 2.00000 2.03743 2.00000 2.57519 3.02078 3.2195811 2.95617 2.88138 2.61700 2.00000 2.71600 2.00000 2.51188 3.00689 3.3442012 3.01578 2.41996 2.59879 2.22789 2.00000 2.29226 2.34439 2.80209 3.7668613 2.72263 2.41664 2.16137 2.00000 2.60314 2.00000 2.44716 2.87622 3.0751814 2.98046 2.99211 2.69810 2.00000 2.00000 2.16435 2.55751 2.96379 3.3546815 2.95665 2.41996 2.48430 2.00000 2.13354 2.00000 2.00000 2.72916 3.1711416 3.04297 2.37658 2.29885 2.36736 2.30750 2.00860 2.10380 2.78319 3.4026117 2.62221 2.54033 2.54777 2.00000 2.70329 2.00000 2.00000 2.65896 3.1309818 3.13481 2.00000 2.47129 2.08279 2.04139 2.46687 2.66087 2.79029 3.2953519 2.98767 2.47129 2.78032 2.00000 2.09691 2.00000 2.68931 2.77232 2.8561220 2.92993 2.30103 2.58659 2.03743 2.00000 2.02119 2.00000 2.79518 3.2372921 3.05231 2.60097 2.43297 2.16435 2.31597 2.22789 2.65992 2.95182 2.0000022 3.02325 2.83569 2.77525 2.61490 2.00000 2.00000 2.47857 3.46419 3.51322 2. 为明确诊断出⼩⼉肺炎三种类型, 某研究单位测得30名结核性、12名化脓性和18细菌性肺炎患⼉共60名的6项⽣理、⽣化指标（具体数据见下表2）, 试进⾏判别分析。
聚类分析实例讲解
聚类分析实例讲解Lab 6 聚类分析一、分析背景Chrysler公司为了赢得市场竞争地位，打算推出新产品Viper，该种产品的目标客户是雅皮士阶层。
为了进一步了解这种人群的心理特征，定位自己的产品，吸引目标客户，Chrysler公司举行了一次市场调研。
讨论者使用九点量表测量400名被试者对30项陈述的态度，从而了解这些目标客户的心理特征。
调研还咨询被试者对Dodge Viper型汽车的态度来测量标准变量，标准变量的测量通过九点量表来测试消费者对“我情愿购买Chrysler公司生产的Dodge Viper型汽车”的态度。
本次分析的目的是：通过聚类分析，将原始变量分离聚成三类和四类，比较两种办法的效果。
同时，比较使用原始变量得到的聚类结果和使用因子得分得到的聚类结果，看哪一种办法能更好地解释数据。
二、分析结果1、按照原始变量举行的聚类分析首先按照原始变量举行聚类分析，因为样本数较大，采纳迭代聚类法，分离将样本聚为三类和四类，下面是聚类分析的结果比较。
表1 聚为三类后的组重心表2 聚为四类后的组重心表3 聚为三类的每组样本数表聚为四类的每组样本数表5 聚为三类后组重心之间的距离表6 聚为四类后组重心之间的距离由方差分析的结果（结果略）可知，在聚为三类和四类的分析中，V8,V9,V18,V19,V20和V27的组间差异均大于0.05，结果不显著。
2、按照因子得分举行的聚类分析以下是按照因子得分，采纳迭代法将样本聚为三类和四类的结果：表7 聚为三类后的组重心-.45298 .16364 .29950 .36038 -.22794 -.15239 .28739-.32881 .00765 .25444 .70915 -.87203 .52946 -.29355-.26021 .18363 .11953 -.28471 .00228 .20936 -.18616 .56772-.64844.01414消费因子时尚因子社会因子爱国因子期望因子偏好因子共性因子家庭因子12 3 Cluster表8 聚为三类时的样本数137.000 123.000 140.000400.000 .0001 2 3ClusterValidMissing以下是按照因子得分聚为四类的结果：从以上用因子得分的结果可以看出，聚为三类和四类时八个因子的组间差异都很显著。
聚类分析例子Word版
聚类分析例子Word版案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。
【一】问题一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类2、先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。
若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。
3、只输出“树状图”就可以了，从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。
至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。
（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。
）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。
【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。
开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探，这一回用欧式距离平方进行测度。
2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。
最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。
我这里试着确定分为4类。
选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。
【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。
2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。
注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。
方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。
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
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聚类分析作业
例题:
country populatn density urban religion lifeexpf lifeexpm literacy pop_incr Afghanistan 20,500 25、0 18 Muslim 44 45 29 2、8 Bangladesh 125,000 800、0 16 Muslim 53 53 35 2、4 Cambodia 10,000 55、0 12 Buddhist 52 50 35 2、9 China 1,205,200 124、0 26 Taoist 69 67 78 1、1 HongKong 5,800 5,494、0 94 Buddhist 80 75 77 -0、1 India 911,600 283、0 26 Hindu 59 58 52 1、9 Indonesia 199,700 102、0 29 Muslim 65 61 77 1、6 Japan 125,500 330、0 77 Buddhist 82 76 99 0、3 Malaysia 19,500 58、0 43 Muslim 72 66 78 2、3 N、Korea 23,100 189、0 60 Buddhist 73 67 99 1、8 Pakistan 128,100 143、0 32 Muslim 58 57 35 2、8 Philippines 69,800 221、0 43 Catholic 68 63 90 1、9 S、Korea 45,000 447、0 72 Protstnt 74 68 96 1、0 Singapore 2,900 4,456、0 100 Taoist 79 73 88 1、2 Taiwan 20,944 582、0 71 Buddhist 78 72 91 0、9 Thailand 59,400 115、0 22 Buddhist 72 65 93 1、4 Vietnam 73,100 218、0 20 Buddhist 68 63 88 1、8
进行聚类分析,步骤如下:
1、标准化的欧式距离聚类
各类所属
得出以上结果,以欧氏距离为计算距离方法,把以上17个亚洲国家地区按6个变量欧氏距离划分为三类。
第一类为:Bangladesh
第二类为:China
第三类为:Malaysia
2、尝试其她类间距离方法
其她类间距离方法得出以上结果,以欧氏距离为计算距离方法,把以上17个亚洲国家地区按6个变量欧氏距离也可以划分为以下三类:
第一类为:Bangladesh
第二类为:China
第三类为:Malaysia
3、用样本主成分画图
由图可知,所聚成的3类中:
第1类有5个样本,类间距离较接近,效果较好;
第2类有6个样本,类间距离较接近,效果次之;
第3类有6个样本。
类间距离较离散,效果最差。