应用多元统计分析习题解答-聚类分析

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

第五章 聚类分析

5.1 判别分析和聚类分析有何区别?

答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,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)中的某一类,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。在聚类之前,我们并不知道总体,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。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。

5.2 试述系统聚类的基本思想。

答: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。

5.3 对样品和变量进行聚类分析时, 所构造的统计量分别是什么?简要说明为什么这样构造?

答: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。常用的距离为 (一)闵可夫斯基距离:1/1

()()

p

q q

ij ik jk k d q X X ==-∑

q 取不同值,分为 (1)绝对距离(1q =)

1

(1)p

ij ik jk k d X X ==-∑

(2)欧氏距离(2q =)

21/2

1

(2)()

p

ij ik jk k d X X ==-∑

(3)切比雪夫距离(q =∞)

1()max ij ik jk

k p

d X X ≤≤∞=-

(二)马氏距离

(三)兰氏距离

对变量的相似性,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。

2

1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk

ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑

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

5.4 在进行系统聚类时,不同类间距离计算方法有何区别?选择距离公式应遵循哪些原则?

答: 设d ij 表示样品X i 与X j 之间距离,用D ij 表示类G i 与G j 之间的距离。 (1). 最短距离法

,min

i k j r

kr ij X G X G D d ∈∈=

min{,}kp kq D D =

(2)最长距离法

,max

i p j q

pq ij X G X G D d ∈∈=

,max

i k j r

kr ij X G X G D d ∈∈=

max{,}kp kq D D =

(3)中间距离法

其中

(4)重心法

2()()pq p q p q D X X X X '=-- )(1

q q p p r

r

X n X n n X +=

12

211cos ()()

p

ik jk

k ij p p

ik jk k k X X X X θ====∑

∑∑

12211()()()()p

ik i jk j k ij p p

ik i jk j k k X X X X r X X X X ===--=--∑∑∑

ij G X G X ij d D j

j i i ∈∈=

,min

2

2222

121pq kq kp kr D D D D β++=

22222

p q p q kr

kp

kq

pq r

r

r n n n n D D D D n n n =

+

-

(5)类平均法

2

21

i p j j

pq ij X G X G p q

D d n n ∈∈=

∑∑

221

i k j r

kr ij

X G X G k r

D d n n ∈∈=

∑∑

2

2

p q kp kq

r

r

n n D D n n =+

(6)可变类平均法

其中β是可变的且β <1

(7)可变法

2222

1()2

kr kp kq pq D D D D ββ-=

++ 其中β是可变的且β <1 (8)离差平方和法

1

()()t

n t it t it t t S X X X X ='=--∑

2222

k p k q k kr

kp

kq pq r k

r k

r k

n n n n n D D D D n n n n n n ++=

+

-

+++

通常选择距离公式应注意遵循以下的基本原则:

(1)要考虑所选择的距离公式在实际应用中有明确的意义。如欧氏距离就有非常明确的空间距离概念。马氏距离有消除量纲影响的作用。

(2)要综合考虑对样本观测数据的预处理和将要采用的聚类分析方法。如在进行聚类分析之前已经对变量作了标准化处理,则通常就可采用欧氏距离。

(3)要考虑研究对象的特点和计算量的大小。样品间距离公式的选择是一个比较复杂且带有一定主观性的问题,我们应根据研究对象的特点不同做出具体分折。实际中,聚类分析前不妨试探性地多选择几个距离公式分别进行聚类,然后对聚类分析的结果进行对比分析,以确定最合适的距离测度方法。

5.5试述K 均值法与系统聚类法的异同。

2222

(1)(

)p

q kr kp

kq pq

r

r

n n D D D D n n ββ=-+

+

相关文档
最新文档