集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用
聚类分析在医学中的应用
聚类分析在医学中的应用近年来，聚类分析在医学领域中的应用越来越广泛，成为了一种重要的技术手段。
聚类分析是一种无监督学习方法，主要用于分析数据的相似性和差异性，将数据分成多个组，每个组内的数据相似度较高，组间的差异则较大。
下面将详细介绍聚类分析在医学中的应用。
1. 生物信息学生物信息学是一门较新的交叉学科，主要研究生物信息的获取、存储、处理和分析等问题。
聚类分析在生物信息学领域中有着广泛的应用，主要用于分析生物大数据，如基因、蛋白质、代谢产物等。
通过聚类分析，可以将相似的基因或蛋白质分在一组内，从而识别基因或蛋白质表达的模式与功能。
同时，在代谢组学领域中，聚类分析也被广泛应用于代谢物表达谱和代谢产物组之间的关系分析，有助于快速发现新的诊断和治疗方法。
2. 疾病分类在医疗实践中，疾病分类是非常重要的一部分。
传统的疾病分类方法主要基于病因、临床表现和预后等方面的特性，但这些方法往往存在主观性和不稳定性。
聚类分析则可以通过对患者的生理指标、症状表现和治疗反应等多个方面的数据进行分析，确定患者的疾病类型。
例如，在癌症的研究中，聚类分析可以用于分析肿瘤组织中的基因表达谱，从而确定肿瘤的类型和预后等重要信息。
3. 药效评价药物的疗效评价是药物研发过程中的一个重要环节。
聚类分析可以应用于药效评价中，通过对受试者的生理指标、药物代谢等多个方面的数据进行聚类分析，确定药物疗效和药物反应的不同模式，从而能够更加准确地评价药物的效果和安全性。
4. 图像分析医学图像分析一直是医学领域中的重要问题。
随着医疗技术的不断进步，现代医学图像面临着越来越多的数据量和复杂性。
因此，图像聚类分析成为一种重要的图像分析方法，可以自动地将大量医学图像分成不同的类别。
例如，在医学影像领域中，聚类分析可以对肺部 CT 影像进行分析，并将疾病分成不同的类型，如肺癌、肺结核等，从而为医生提供更加准确的诊断和治疗方案。
总结随着医学技术的不断发展，聚类分析在医学领域的应用将越来越广泛。
集对分析在职业卫生监督质量综合评价中的应用价值
集对分析在职业卫生监督质量综合评价中的应用价值目的探讨集对分析在职业卫生监督质量综合评价中的应用及其价值。
方法应用集对分析综合评价2005—2012年某地评价职业卫生监督质量资料。
结果反映2005—2012年职业卫生监督质量的联系数分别为0+0.1145i+0.7784j、0+0i+0.8756j、0+0.6271i+0.2840j、0+0.6373i+0.2871j、0.5669+0.2094i+0.1780j、0.5780+0.2107i+0.1780j、0.7845+0.1890i+0j和0.9966+0i+0j，另j=-1，i分别按中间值和比例取值计算有效值的排序结果均为2012年>2011年>2010年>2009年>2007年>2008年>2005年>2006年，与功效系数法、秩和比法和灰关联分析法的排序基本一致。
结论集对分析与功效系数法、秩和比法和灰关联分析法用于职业卫生监督质量综合评价各有优缺点，前者可利用三元联系数进行不确定度分析，后三者可进行统计推断，均有推广应用的价值。
实际应用时，应根据研究目的和资料的不同，选用合适的统计方法进行分析。
标签：集对分析；职业卫生；卫生监督；综合评价；应用价值职业卫生监督是保障劳动者身心健康的重要措施，也是防治职业病的重要途径。
所以，卫生监督员必须重视提高职业卫生监督质量。
为此，该研究应用集对分析对某地2005—2012年职业卫生监督工作质量资料进行综合排序和不确定性分析，达到提高职业卫生监督质量的目的。
现将结果报道如下。
1资料与方法1.1一般资料2005—2012年某地评价职业卫生监督质量，评价指标包括粉尘监测合格率（%，X1）、化学因素监测合格率（%，X2）、物理因素监测合格率（%，X3）、监督率（% ，X4）和体检率（%，X5），各指标的归一化权重（W）及其所得各年度各指标的观测值见表1[1]。
数据来自文献，真实可靠。
《医学统计课件：聚类分析的应用》
聚类分析在医学研究中的进一步发展和 应用前景
随着医学数据的不断增长和技术的发展，聚类分析在医学研究中的应用将变得更加广泛和深入。例如， 结合机器学习和深度学习的方法，可以进一步提高聚类分析的精度和效果。同时，聚类分析也可以与其 他数据挖掘技术和可视化方法相结合，为医学研究提供更全面的视角和洞察。
基于样本之间的密度来进行聚类，常用的方法包括DBSCAN和OPTICS。
3
层次聚类分析
通过不断合并或分割聚类来构建一个层次结构，可以得到不同层次的聚类结果。
聚类分析的步骤和流程
1 数据准备和清洗
收集和整理数据，并进 行数据清洗，去除噪声 和异常值。
2 特征选取和重要性
分析
选择合适的特征，并评 估它们对聚类结果的重 要性。
3 数据预处理和规范
化
对数据进行预处理和规 范化，例如标准化或归 一化。
4 聚类模型的构建
5 模型评估和结果解释
选择合适的聚类算法，构建聚类模型并进 行训练。
评估聚类模型的性能，并解释聚类结果。
医学领域中聚类分析的应用
医学影像聚类分析
通过对医学影像数据进行聚类，可以帮助发 现疾病特征和诊断模式。
基于生命体征数据的聚类分析
通过分析生命体征数据的聚类，可以识别不 同健康状态下的特征和变化。
基于遗传数据的聚类分析
利用个体的遗传数据进行聚类分析，可以揭 示遗传变异的模式和相关性。
基于病历数据的聚类分析
对病历数据进行聚类，可以发现疾病的亚型 和不同治疗策略的潜在效果。
聚类分析的优缺点及注意事项
优点
• 无监督学习方法，不 需要事先标记的训练
《医学统计课件：聚类分 析的应用》
在这个课件中，我们将探索聚类分析在医学研究中的应用。了解聚类分析的 定义、方法和步骤，并探讨在医学领域中的具体应用案例。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象分成不同的类别或簇，使得同一类内的对象相似度较高，而不同类别之间的对象相似度较低。
聚类分析广泛应用于市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域。
本文将介绍几个聚类分析的应用案例，以便更好地理解聚类分析在实际问题中的应用。
首先，聚类分析在市场分析中的应用。
在市场营销中，企业需要了解消费者的偏好和行为，以便更好地制定营销策略。
通过对消费者数据进行聚类分析，可以将消费者分成不同的群体，从而更好地理解他们的需求和行为模式。
例如，一家零售商可以通过聚类分析将消费者分成价格敏感型、品牌忠诚型、功能导向型等不同的群体，从而有针对性地进行促销活动和产品定位。
其次，聚类分析在社交网络分析中的应用。
随着社交网络的兴起，人们在社交网络上的行为数据变得越来越丰富。
通过对社交网络数据进行聚类分析，可以发现不同的社交群体和用户行为模式。
例如，一家社交网络平台可以通过聚类分析将用户分成信息分享型、社交互动型、内容创作型等不同的群体，从而更好地满足用户需求，提高用户留存和活跃度。
再次，聚类分析在生物信息学中的应用。
生物信息学是研究生物学数据的计算机科学领域，其中大量的生物数据需要进行分析和挖掘。
通过对生物数据进行聚类分析，可以发现不同的基因型、蛋白质结构等生物特征。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行聚类分析，可以发现不同的癌症亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
最后，聚类分析在医学诊断中的应用。
在医学诊断中，医生需要根据患者的症状和检查数据进行疾病诊断。
通过对患者数据进行聚类分析，可以发现不同的疾病类型和临床表现。
例如，通过对心脏病患者的临床数据进行聚类分析，可以发现不同的心脏病亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
综上所述，聚类分析在市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域都有重要的应用价值。
通过对不同领域的应用案例进行分析，可以更好地理解聚类分析的原理和方法，为实际问题的解决提供重要参考。
聚类分析法在医学上的应用研究
聚 类 分 析 ， 它 是 直 接 比 较 各 事 物 之 间 的 性 质 ， 将 性 质 相 近 的 归 为 一 类 ， 性 质 差 别 较 大 的 归入 不 同类 的 一种 多 元统 计 分析 方 法 。 现 代 化 数 字 医 疗 的 严 峻 形 势 对 医 务 人 员 的 要 求 越 来越 高 。 聚类 分析 技 术在 发 达 国家 的应 用 已经很 广泛 ，在 我 国医 学领 域 应用 的 较晚 但 前景广 阔。 常 用 的 统 计 聚 类 分 析 方 法 包 括 谱 系 聚 类 （ ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈｉ ｃ ａ １ ｃ １ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ） 、 快 速 聚类 （ Ｋ — ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ）、两阶段聚类 （ Ｔ ｗ ｏ — Ｓ ｔ ｅ ｐ ）、 动 态 聚类 、 最 优 分 割 和 模 糊 聚 类 等 。采 用 ｋ ～ 均 值、 ｋ 一 中 心 点 等 算 法 的 聚 类 分 析 工 具 已被 加 入 到 许 多 著 名 的 统 计 分 析 软 件 包 中 ，如 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 、Ｓ Ａ Ｓ 、 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 等 。 国 外 比 较 有 名 的 数 据 挖 掘 系 统 有 Ｓ Ａ Ｓ 公 司的 Ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｒｉ ８ ｅ ｉ ｉ １ １ ｅ ｒ 、Ｉ Ｂ Ｍ 公 司 的 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｍ ｉ ｎ ｅ ｒ ．Ｓ Ｇ Ｉ 公司 的 Ｍ ｉ ｎ ｅ ｒ Ｓ ｅ ｔ 、 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 公司 的Ｃ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ 、加拿 大Ｓ ｉ ｍ ｏ ｎ Ｆ ｒ ａ ｓ ｅ ｒ 大 学开发 的Ｄ Ｂ Ｍ ｉ ｎ ｅ ｔ 等。 通 过 查 阅 万 方 、 维 普 、 知 网 等 各 种 数 据 库 的相 关 文 献 ，借助 文 献计 量 学及 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ ， Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 等 软 件 分 析 ，发 现 聚 类 分 析 在 医 学 领 域 的应用 主要有 以下几个方 面 。 聚 类 分 析 在 医 学影 像 上 的应 用 医 学 图 像 数 据 挖 掘 技 术 聚 类 分 析 是 有 效 解 决医 学 图像 处理 与 分 析 的重 要手 段之 ～ ， 它 可 以 揭 示 正 常 人 体 各 组 织 器 官 影 像 特 征 数 据 的 分 布 规 则 和 关 系 ， 为 人 体 组 织 器 官 图 像 的 自动 分 类 和 病 变 组 织 图 像 自 动 识 别 开 辟 新 的途经 ［ 。 目前 的 典 型 研 究 有 ： １ ． 在 医学 图像 灰 度 密度 研 究 的基础 上 ， 提 出 基 于 医 学 图 像 带 修 正 系 数 的 密 度 构 造 聚 类 算法 。对现 有 图像 数 据挖 掘 算法 加 以比较 筛 选 和 改 进 ， 深 入 研 究 了 医 学 图 像 数 据 的 核 密 度 函 数 、 数 据 分 箱 和 基 于 数 据 分 箱 策 略 的 密 度 构 方 法 ，使 图 像 更 精 确 。 ２ ． 用Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 语 言优 化Ｋ 一 均 值 聚类算 法程 序 ，提 高 了 Ｋ 一 均 值聚类算法 在医学Ｃ Ｔ 图 像 分 割 上 的 应 用 效 果 、 稳 定 性 和 质 量 ， 减 少 了 程 序 的 运 行 时 间 ， 为 图像 的识 别 处 理 奠 定 了基 础 。 ３ ． 将 遗 传 算 法 与 聚 类 分 析 两 种 工 具 相 结 合， 应 用到 医学 ｃ Ｔ 图 像 分 割 中 。 利 用 遗 传 算 法搜 索 的 随机 性和 并 行性 ， 克 服 了Ｋ 均 值 聚 类 的 局部 性 和对 初 始 聚类 中 心的 敏感 性 。 并且 可 以根据 分割 的要求 ， 合 理地 调整 聚类时 的特 征 向量 和 权 重 。 ４ ． 将 模 糊 聚类 分 析 方法 引 入 到医 学 图像 处 理 领 域 ， 在 不 断 的 改 进 和 其 他 方 法 的 伴 随 下 ，改善算法 的速度和 处理效果 。 ５ ． 采 用 无 监 督 的 聚 类 分 析 的 计 算 机 系 统 提高 对病灶 的Ｍ Ｒ Ｉ ｘ 光 检 查 的 诊 断 准 确 性 ，作 为 计 算机 辅 助 诊 断 病 灶 ｘ 光检查 。 二 、 聚 类 分 析 在 疾 病 的 诊 断 和 分 型 上 的 应 用 在 医 学 中 ， 值 得 注 意 的 是 ， 某 些 临 床 实 体 可 以 有 种 种 原 因 ， 如 由非 常 不 同 的 细 菌 造 成 的脑 膜 炎在 临床 上 可 能无 可 区别 ；反之 ， 种 病 因 可 以产 生种 种 体征 ，症状 和 病 理现 象 ， 例 如 ， 梅 毒 。 在 当 前 的 数 字 化 医 疗 时 代 ， 医 学 聚 类 分 析 在 疾 病 的 计 算 机 诊 断 上 大 放 异 彩 ， 解 决 了很 多 关 于 疾 病 实 体 和 综 合 征 的 诊 断 和 分 型 的棘 手 问题 ２ ｊ 。 较 早 的应 用 有 ： Ｍ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ￣１ Ｗ ｓ ｔ ｓ ｏ ｎ（ １ ９ ６ ６ ）
集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用
中国卫生产业职业卫生管理是维护劳动者身体健康,预防和控制职业因素危害的重要措施。
在职业卫生管理中,一般采用多指标体系描述并评价其职业卫生状况,但由于不同评价指标观测值的参差不齐,这需要运用相应的统计方法进行综合评价。
为此,该研究者应用集对分析对2003年我国10个调查省市职业卫生管理状况进行聚类分析,更好地指导职业卫生管理工作,发挥职业卫生监督的作用。
现报道如下。
1资料与方法1.1资料来源原卫生部于2003年按不同地区经济发展水平,分层选取10个省、直辖市(北京、广东、福建、广西、山东、安徽、河南、四川、吉林、湖南)20家8种类型用人单位20家,由省级卫生行政部门组织职业病防治机构的专业技术人员现场调查用人单位的职业卫生状况。
从26项基础指标中筛选出X 1-职业病防治计划和实施方案及安全率(%)、X 2-职工健康监护档案建档率(%)、X 3-职业病危害事故应急救援预案及安全率(%)、X 4-职业病危害项目申报率(%)、X 5-职业病危害劳动合同告知率(%)、X 6-工作场所职业病危害因素检测率(%)、X 7-上岗前职业健康体检受检率(%)、X 8-在岗期间职业健康体[基金项目]吉林省卫生厅科研课题(立项编号2012R023,吉卫指标函[2012]37号)。
[作者简介]孙爱峰(1968-),男,山东招远人,本科,高级讲师,主要从事预防医学实践及其教学工作。
[通讯作者]孙齐蕊(1993-),女,吉林白城人,吉林大学公共卫生学院2012级预防医学(医事法学)专业在读学生。
集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用孙爱峰1,孙齐蕊21.白城市卫生急救中心,吉林白城137000;2.吉林大学公共卫生学院,吉林长春130021[摘要]目的探讨集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用价值。
方法应用集对分析理论聚类分析我国2003年10个调查省市职业卫生管理状况。
结果Ⅰ类职业卫生管理状况包括地区1、2、3、5、9和10,Ⅱ类包括地区4、6和8,地区7属于Ⅲ类。
聚类分析在医院管理中的应用
二 类 。 科 、 肠 科 完 成 指 标和 上 一 类 距 离 较 远 ， 标 完 成 很 一 伤 肛 指
数 据 处 理
般 ， 据 聚 类 规 则 分 为 三 类 。 科 离 前 几 类 距 离 很 远 ， 表 １可 根 儿 从 见 他 的 每 项 指 标 完成 都 是 最 高 的 ， 据 聚 类 规 则 分 为 四 室分 为 四大 类 似 乎 比较 合 理 ， 一 类 第 为 完成 指 标 较好 的 科 室 ， 二 类 为 指 标 完 成 比 较 接 近 的 科 室 ， 第 第 三类 为 指 标 完 成 较 差 的科 室 ， 四 类 为 指 标 完 成 非 常 好 的 科 第 室 。 而 得 出表 ３的 数 值 。 从
维普资讯
・
９２ ・
中 国 卫 生统 计 ２０ ０ ７年 ２月第 ２ ４卷 第 １ 期
聚 类分析 在 医院管理 中的应 用
黄石中医院（３００ 胡春娥 ４５０）
聚类 分 析 又 称 集 群 分 析 ， 是 研 究 “ 以 类 聚 ” 一 种 多 它 物 的
病较多， 这些科室发挥专病特点， 提高 中医中药治疗有 效率， 扩
大 了 我 院 收 治病 人 的 广 度 ， 决 了我 市 一 些 性 病 和 疑 难 病 症 用 解 西 医 治疗 效 果 不 佳 的局 面 。 所 以这 些 科 室 床 位 使 用 率 比较 高 ， 病 床 工 作 日长 ， 为我 院 完 成 各 项 硬 性 指 标 出 了 力 ， 得 了 比较 取
要 多 ， 而 收 治 病 人 数 在 全 院 占 主 导 地 位 ， 致 病 床 使 用 率 因 导
９ ． ％。 床周转次数 １ ．。中药使 用率 ６ ． ％， 出了中医 ９３ 病 ３０ ７８ 突
报告中运用聚类与分类分析进行结果解读
报告中运用聚类与分类分析进行结果解读引言：近年来，数据的快速增长和复杂性催生了聚类与分类分析的广泛应用。
无论是在商业领域还是科学研究中，聚类与分类分析都扮演着重要的角色。
本文将以报告中的运用为切入点，详细论述聚类与分类分析在结果解读中的应用。
一、聚类分析的理论基础1.1 聚类分析的定义与分类聚类分析是一种无监督学习的方法，主要用于将数据按照其相似性进行分组。
在聚类分析中，我们需要选择合适的聚类方法和距离度量方式来刻画数据之间的相似度。
1.2 聚类算法的主要应用领域聚类算法在许多领域都有应用，包括市场细分、社交网络分析、基因表达数据分析等。
不同的聚类算法适用于不同的数据类型和领域。
二、分类分析的理论基础2.1 分类分析的定义与分类分类分析是一种监督学习的方法，通过构建分类模型将数据划分到预定义的类别中去。
在分类分析中，我们需要选择合适的分类算法和特征选择方法来提高分类的准确性。
2.2 分类算法的主要应用领域分类算法在许多领域都有应用，比如垃圾邮件识别、疾病预测、情感分析等。
不同的分类算法适用于不同的问题和数据类型。
三、聚类与分类分析在报告中的应用3.1 数据预处理与特征提取在进行聚类与分类分析之前，我们需要对原始数据进行预处理和特征提取。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理等，而特征提取则是从原始数据中提取有意义的特征。
3.2 聚类分析结果的解读在聚类分析中，我们可以通过统计指标和可视化工具来解读聚类结果。
常用的统计指标包括轮廓系数、间隔、紧密度等，而可视化工具则可以帮助我们更直观地理解不同类别的分布情况。
3.3 分类分析结果的解读在分类分析中，我们可以通过混淆矩阵、准确率、召回率等指标来解读分类结果。
此外，我们还可以对分类模型进行评估和优化，以提高分类的准确性和稳定性。
四、实例分析：聚类与分类分析在市场细分中的应用4.1 市场细分的重要性与挑战市场细分是一种将消费者划分为不同群体的方法，有助于企业更精确地定位目标市场。
如何在分析报告中应用聚类分析
如何在分析报告中应用聚类分析在当今数据驱动的时代，分析报告对于企业和组织的决策制定起着至关重要的作用。
而聚类分析作为一种强大的数据挖掘技术，能够帮助我们从海量的数据中发现隐藏的模式和结构，为分析报告提供有价值的见解。
那么，如何在分析报告中有效地应用聚类分析呢？首先，我们需要了解什么是聚类分析。
简单来说，聚类分析就是将数据集中相似的数据点归为同一类，不同类的数据点之间具有较大的差异。
它不需要事先知道数据的分类标签，而是通过数据自身的特征来自动进行分类。
在准备应用聚类分析之前，第一步是明确分析的目标和问题。
例如，我们是想要了解客户的细分群体，还是要探究产品的市场定位？只有明确了目标，才能选择合适的数据和聚类方法。
接下来，要进行数据的收集和预处理。
收集的数据应该与我们的分析目标相关，并且要确保数据的质量和准确性。
数据预处理包括清理噪声数据、处理缺失值、标准化数据等操作，以确保聚类分析的结果准确可靠。
在选择聚类方法时，常见的有 KMeans 聚类、层次聚类、密度聚类等。
KMeans 聚类适用于数据分布较为均匀、簇的形状较为规则的情况；层次聚类能够展示数据的层次结构；密度聚类则适用于发现任意形状的簇。
我们需要根据数据的特点和分析需求来选择合适的方法。
然后，就是确定聚类的数量。
这是一个关键的步骤，通常可以通过一些指标来辅助判断，比如肘部法则、轮廓系数等。
但最终的决定还需要结合业务知识和实际情况进行综合考虑。
在进行聚类分析的过程中，要对结果进行评估和解释。
看看聚类的结果是否合理，是否符合我们的预期。
如果结果不理想，可能需要调整参数或者尝试其他的聚类方法。
将聚类分析的结果应用到分析报告中时，需要以清晰易懂的方式呈现。
可以使用图表，如柱状图、饼图等，来展示不同聚类的分布情况。
同时，要对每个聚类的特征进行描述和解释，说明它们之间的差异和相似之处。
例如，如果我们对客户进行聚类分析，发现了几个不同的客户群体。
那么在报告中，我们可以详细描述每个群体的消费习惯、购买频率、偏好等特征，为企业制定针对性的营销策略提供依据。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以将数据集中的对象按照其相似性进行分类，从而找出数据中的潜在模式和结构。
聚类分析在各个领域都有着广泛的应用，例如市场营销、医学诊断、社交网络分析等。
本文将介绍几个聚类分析在实际应用中的案例，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
首先，聚类分析在市场营销中的应用案例。
假设一个公司希望对其客户进行细分，以便更好地定制营销策略。
通过聚类分析，可以将客户按照其购买行为、偏好等特征进行分类，从而识别出不同的客户群体。
比如，通过聚类分析可以将客户分为价值型客户、潜在客户、忠诚客户等不同的群体，然后针对不同的群体制定相应的营销策略，提高营销效果。
其次，聚类分析在医学诊断中的应用案例也非常广泛。
医学领域的数据往往包含大量的特征和变量，通过聚类分析可以将患者按照其症状、生理指标等特征进行分类，从而辅助医生进行诊断和治疗。
例如，通过聚类分析可以将患者分为不同的疾病类型或病情严重程度，帮助医生更好地制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
另外，聚类分析在社交网络分析中也有着重要的应用价值。
随着社交网络的快速发展，人们在社交网络上产生了大量的数据，通过聚类分析可以将用户按照其兴趣、行为等特征进行分类，从而挖掘出不同的用户群体和社交圈子。
这对于社交网络平台来说，可以帮助他们更好地推荐好友、内容等，提高用户的粘性和使用体验。
综上所述，聚类分析在市场营销、医学诊断、社交网络分析等领域都有着重要的应用价值。
通过聚类分析，可以帮助人们更好地理解和利用数据，发现数据中的潜在模式和结构，为决策提供科学依据。
随着数据挖掘技术的不断发展，相信聚类分析在更多的领域将会有着更广泛的应用。
聚类分析法的原理及应用
聚类分析法的原理及应用1. 引言聚类分析法是一种常见的无监督学习方法，它可以将数据集中的个体划分成若干个互不重叠的簇，使得同一个簇内的个体相似度较高，不同簇内的个体相似度较低。
本文将介绍聚类分析法的原理及应用。
2. 聚类分析法的原理聚类分析法的原理是基于数据个体之间的相似性或距离进行聚类。
其主要步骤如下：2.1 数据预处理在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等操作。
这些操作旨在保证数据的准确性和可比性。
2.2 相似度度量在聚类分析中，需要选择合适的相似度度量方法来衡量个体之间的相似性或距离。
常见的相似度度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
选择合适的相似度度量方法对于聚类结果的准确性有着重要的影响。
2.3 聚类算法根据相似度度量的结果，可以使用不同的聚类算法进行聚类操作。
常用的聚类算法有层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
不同的聚类算法适用于不同的数据特征和聚类目的。
2.4 簇个数确定在聚类分析中，需要确定合适的簇个数。
簇个数的确定对于聚类结果的解释和应用有着重要的影响。
常见的簇个数确定方法有肘部法则、轮廓系数法等。
3. 聚类分析法的应用聚类分析法在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的应用场景：3.1 市场细分在市场营销中，聚类分析法可以根据消费者的购买行为和偏好将市场细分成不同的消费群体。
这有助于企业精准定位和个性化营销。
3.2 社交网络分析在社交网络分析中，聚类分析法可以根据用户之间的社交关系和兴趣爱好将用户划分成不同的社区或兴趣群体。
这有助于发现社交网络中的重要节点和推荐系统的个性化推荐。
3.3 图像分割在计算机视觉领域，聚类分析法可以根据图像像素之间的相似度将图像进行分割。
这有助于物体识别、图像检索等应用。
3.4 城市交通规划在城市交通规划中，聚类分析法可以根据交通网络的拓扑结构和交通流量将城市划分成不同的交通区域。
这有助于优化交通规划和交通管理。
如何在报告中利用聚类和分类分析进行总结
如何在报告中利用聚类和分类分析进行总结利用聚类和分类分析进行总结的方法导言：报告是我们生活和工作中常常需要进行的重要形式。
为了更好地传达信息，对于大量复杂的数据我们需要进行整理和总结。
聚类和分类分析是常用的数据分析方法，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
本文将从六个方面详细论述如何在报告中利用聚类和分类分析进行总结。
一、概述聚类和分类分析的基本原理及其在报告中的作用1.1 聚类分析的原理和应用1.2 分类分析的原理和应用1.3 聚类和分类分析在报告中的作用和意义二、利用聚类分析进行数据总结2.1 数据预处理，包括缺失值处理和异常值处理2.2 聚类算法的选择和参数设置2.3 聚类结果的解读和可视化2.4 聚类结果的总结和归纳三、利用分类分析进行数据总结3.1 数据准备，包括特征选择和数据编码3.2 分类算法的选择和参数设置3.3 分类模型的训练和评估3.4 分类结果的总结和分析四、综合应用聚类和分类分析进行细致总结4.1 数据的聚类分析4.2 数据的分类分析4.3 聚类和分类结果的对比分析4.4 对总结结果的深入探讨和展望五、案例分析：如何利用聚类和分类分析总结销售数据5.1 数据准备和预处理5.2 聚类和分类分析的方法选择和参数设置5.3 销售数据的聚类分析和分类分析5.4 结果分析和总结六、总结与展望6.1 对聚类和分类分析在报告中的应用进行总结6.2 对未来聚类和分类分析方法的发展进行展望通过以上的讨论，我们可以看出聚类和分类分析在报告中的作用和意义，以及如何运用这些方法进行数据总结。
希望读者能够通过本文了解并灵活运用聚类和分类分析方法，从而更好地总结数据，提高工作效率和决策准确性。
集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用
集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用
孙爱峰;孙齐蕊
【期刊名称】《中国卫生产业》
【年(卷),期】2015(000)018
【摘要】目的：探讨集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用价值。
方法
应用集对分析理论聚类分析我国2003年10个调查省市职业卫生管理状况。
结果
Ⅰ类职业卫生管理状况包括地区1、2、3、5、9和10，Ⅱ类包括地区4、6和8，地区7属于Ⅲ类。
结论应用集对分析理论进行聚类分析具有一定的应用价值，其
关键在于等级数目的确定和各等级定量观测值范围的合理划分以及联系数有效值的计算和不确定度分析，以合理划分并观察其类别的动态变化。
【总页数】4页(P30-33)
【作者】孙爱峰;孙齐蕊
【作者单位】白城市卫生急救中心，吉林白城 137000;吉林大学公共卫生学院，
吉林长春 130021
【正文语种】中文
【中图分类】R132
【相关文献】
1.集对分析在职业卫生监督质量综合评价中的应用价值 [J], 夏淼;孙爱峰
2.集对分析在湖泊富营养化评价中的应用研究--区间数与三角模糊数组合的集对分析 [J], 鲁冕;李凡修
3.功效系数法在职业卫生管理状况综合评价中的应用 [J], 潘静祥;孙爱峰
4.生物学监测在职业卫生实践中的应用：通过尿中2-乙氧基2酸评价大型丝网印刷操作中接触2-乙氧基乙酸乙酯的实际应用 [J], L.K.Lowry;赵笏;殳家豪
5.加权秩和比法在职业卫生管理状况综合评价中的应用探讨 [J], 汤海滢;康晓平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
聚类分析在企业管理中的应用研究
聚类分析在企业管理中的应用研究随着数据处理技术的不断发展和企业数据管理的日益复杂化，聚类分析作为一种数据挖掘方法，在企业管理中的应用越来越广泛。
本文将介绍聚类分析的概念和基本方法，探讨其在企业管理中的应用及意义，并结合案例分析聚类分析在企业管理中的具体应用。
一、聚类分析的概念和基本方法聚类分析是一种无监督学习方法，其主要目的是在不知道类别的情况下对数据进行分类。
聚类分析的基本方法是寻找数据间的相似性，将相似的数据分为一类，不相似的数据分为另一类，以此来构建数据的类别结构。
聚类分析主要分为层次聚类和划分聚类两种方法。
层次聚类是依据数据间的相似性构建一棵树形结构，直到每个数据点都成为一个单独的类别为止，而划分聚类则是将数据分为一定数量的类别，通过最小化误差来划分数据。
二、聚类分析在企业管理中的应用及意义（一）市场细分聚类分析可以帮助企业在市场上做出更精细的定位和营销策略，通过将消费者划分为不同的群体，分析其消费行为和需求特点，从而进行个性化的市场推广和服务。
（二）产品推荐聚类分析可以基于用户的购买历史和行为数据，推荐与其兴趣偏好相似的产品。
通过挖掘用户的隐性需求和行为模式，将用户分为不同的类别，从而提高用户体验和满意度。
（三）供应链管理聚类分析可以针对供应链中的不同节点进行分析和管理，根据供应商的表现和性质对其进行分类和排名，从而更好地进行供应链管理和风险控制。
（四）人力资源管理在人力资源管理中，可以通过聚类分析将员工分为不同的类别，根据其能力、潜力和价值来制定针对性的培养和激励计划，提高员工的工作效率和保留率。
三、聚类分析在企业管理中的具体应用案例以人力资源管理为例，应用聚类分析来优化企业的员工管理。
该企业可以通过聚类分析将员工分为不同的类别，即优秀员工、潜力员工和普通员工，根据每个员工的能力、工作经验和评价，制定个性化的培养和激励计划。
优秀员工：对于优秀员工，公司可以采取针对性的激励措施，例如提供丰厚的薪酬待遇、培训机会或晋升空间，以留住这部分人才。
聚类分析法在医学上的应用研究
聚类分析法在医学上的应用研究【摘要】目前，聚类分析作为一种新兴技术手段被应用于国内外医学领域，从不同程度辅助提升了医疗效果。
了解聚类分析在医学领域的主要应用，探索它的应用前景及发展方向有助于各项医务工作的展开。
文章通过查阅各种数据库的相关文献，借助文献计量学及SPSS，MATLAB等软件全面总结出聚类分析在医学领域的主要应用。
【关键词】聚类分析;数据挖掘;数字医疗;应用研究聚类分析，它是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，性质差别较大的归入不同类的一种多元统计分析方法。
现代化数字医疗的严峻形势对医务人员的要求越来越高。
聚类分析技术在发达国家的应用已经很广泛，在我国医学领域应用的较晚但前景广阔。
常用的统计聚类分析方法包括谱系聚类（hierarchical clustering）、快速聚类（K-means）、两阶段聚类（Two-Step）、动态聚类、最优分割和模糊聚类等。
采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS、MATLAB等。
国外比较有名的数据挖掘系统有SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner，SGI公司的MinerSet、SPSS 公司的Clementine、加拿大Simon Fraser大学开发的DBMiner等。
通过查阅万方、维普、知网等各种数据库的相关文献，借助文献计量学及SPSS，MATLAB等软件分析，发现聚类分析在医学领域的应用主要有以下几个方面。
一、聚类分析在医学影像上的应用医学图像数据挖掘技术聚类分析是有效解决医学图像处理与分析的重要手段之一，它可以揭示正常人体各组织器官影像特征数据的分布规则和关系，为人体组织器官图像的自动分类和病变组织图像自动识别开辟新的途经[1]。
目前的典型研究有：1.在医学图像灰度密度研究的基础上，提出基于医学图像带修正系数的密度构造聚类算法。
聚类算法在健康大数据分析中的应用研究
聚类算法在健康大数据分析中的应用研究随着健康数据的不断积累，聚类算法成为了健康大数据分析中的一个重要工具。
其基本原理是通过对数据集进行聚类，将相似的数据放在一起，从而发现数据的内在结构及规律，为数据分析提供支持。
聚类算法在健康大数据分析中的应用研究备受关注，本文将就此展开讨论。
一、数据预处理在应用聚类算法进行健康大数据分析前，需要对数据进行预处理，以保证算法的可行性和有效性。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、特征提取和数据归一化。
数据清洗是指对数据中存在的错误、异常和不一致的数据进行处理，以保证数据的质量；缺失值处理是指对数据中存在的缺失值进行填补，以避免影响后续数据分析结果；特征提取是指将数据中的原始特征转化为更有意义的特征，并进行降维处理，以减少数据维度；数据归一化是指将数据标准化为同一尺度，以消除不同特征之间的量纲影响。
二、聚类算法聚类算法根据不同的目标和应用场景，可以分为层次聚类、划分聚类和基于密度的聚类。
层次聚类将数据划分为不同的层次，从而形成树形结构，可以进行自顶向下和自底向上两种聚类方式；划分聚类将数据划分为不同的组簇，采用迭代优化的方法不断更新簇心位置，直到满足一定的停止条件为止；基于密度的聚类将数据划分为密度相连的点簇，通过计算数据点的密度和连通性，发现数据集内部的任意形状簇。
三、聚类算法在健康大数据分析中的应用1、疾病诊断和预测聚类算法在疾病诊断和预测方面的应用较为广泛。
疾病预测即通过对数据集进行聚类分析，发现代表患病或者不患病的特征，然后通过新样本的分类，尝试预测其是否患病。
通过对健康大数据进行聚类分析，可以有效地区分不同的疾病类型、区分某些特定疾病的亚型、探测低频疾病以及预测疾病风险等。
2、药物研发在药物研发领域，聚类算法可以帮助研究人员发现不同药物之间的相同、相似和互补作用，从而加速新药的研发过程。
聚类算法还可用于药物副作用研究、药物剂量优化以及药物安全性评估等领域。
统计分析在职业健康研究中的应用
统计分析在职业健康研究中的应用在当今社会，职业健康问题日益受到关注。
随着工作环境的不断变化和职业类型的多样化，保障劳动者的身心健康成为了重要的议题。
而统计分析作为一种强大的工具，在职业健康研究中发挥着不可或缺的作用。
首先，让我们来了解一下什么是统计分析。
简单来说，统计分析就是通过收集、整理、分析和解释数据，以发现数据中的规律、趋势和关系。
在职业健康领域，这些数据可以包括劳动者的个人信息、工作环境条件、工作时长、职业暴露情况以及健康状况等。
统计分析在职业健康研究中的一个重要应用是描述职业健康状况的分布特征。
通过对大量劳动者的健康数据进行统计描述，如计算患病率、发病率、死亡率等指标，可以清晰地了解不同职业、不同行业中各类健康问题的发生频率和严重程度。
例如，研究发现某些特定职业，如矿工，可能面临更高的尘肺病风险；而长时间坐在电脑前的办公室工作者，则更容易出现颈椎和腰椎疾病。
不仅如此，统计分析还能够帮助我们探究职业健康问题的危险因素。
以职业病为例，通过对劳动者的工作环境、工作方式、个人习惯等因素进行统计分析，可以确定哪些因素与职业病的发生密切相关。
比如，在化工行业中，长期接触有毒化学物质的工人，其患癌的风险可能会显著增加。
通过这种分析，我们能够有针对性地采取预防措施，降低职业病的发生概率。
在评估职业健康干预措施的效果方面，统计分析也具有重要意义。
当实施了一系列的职业健康保护措施后，如改善工作环境、提供防护设备、开展健康教育等，通过对比干预前后劳动者的健康指标变化，运用统计方法进行检验，可以准确判断这些措施是否有效。
如果发现效果不佳，还可以进一步分析原因，对干预措施进行调整和优化。
另外，统计分析在职业人群的健康监测中也发挥着关键作用。
定期对劳动者进行健康检查，收集相关数据，并运用统计分析方法进行趋势分析，可以及时发现健康问题的早期迹象，做到早发现、早诊断、早治疗。
这不仅有助于提高劳动者的健康水平，还能降低企业和社会的医疗成本。
聚类算法及其在护理管理中的应用研究
聚类算法及其在护理管理中的应用研究聚类算法及其在护理管理中的应用研究聚类算法及其在护理管理中的应用研究2019-09-03计算机信息技术聚类算法及其在护理管理中的应用研究摘要：在传统的医疗过程中，医护人员随机分配，患者被动接受治疗的护理管理模式不仅会浪费有限的医疗资源，使患者承受较高医疗费用，有时还会延误最佳治疗时机，引发并发症，给患者和其家庭带来更多的痛苦和困扰。
文章通过将几种常见的聚类算法在护理管理中的应用进行比较，最终选择了先验假设较少的层次聚类算法，基于R语言探讨了層次聚类算法分类护理患者的实现过程，说明了层次聚类算法在患者与护理资源的最优匹配中的应用方法，为医院开展科学护理管理提供一定的参考依据。
关键词：聚类算法；护理管理；层次中图分类号：TP399 文献标识码：AAbstract：In the process of traditional healthcare，health care providers are randomly assigned and patients are passive to accept various treatments.Besides the high expense of medical treatment and the waste of limited medical resources，it would delay the best treatment time and cause complications，bringing great suffering to patients and their families.By comparing clustering algorithms，this paper chooses thehierarchical clustering algorithm with fewer priori assumptions.Based on R Language，this paper elaborates on the implementation process of hierarchical clustering algorithm in clustering patients，and the methods of using hierarchical algorithm to optimally match the patients and nursing resources，thus providing certain reference and basis to the scientific nursing management.Keywords：clustering algorithm；nursing management；hierarchical1 引言（Introduction）护理管理是医疗机构以改善和提高医疗水平，合理利用医疗设备，最大程度发挥医护人员护理能力为目标的过程。
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集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用目的探讨集对分析在职业卫生管理状况聚类分析中的应用价值。
方法应用集对分析理论聚类分析我国2003年10个调查省市职业卫生管理状况。
结果Ⅰ类职业卫生管理状况包括地区1、2、3、5、9和10，Ⅱ类包括地区4、6和8，地区7属于Ⅲ类。
结论应用集对分析理论进行聚类分析具有一定的应用价值，其关键在于等级数目的确定和各等级定量观测值范围的合理划分以及联系数有效值的计算和不确定度分析，以合理划分并观察其类别的动态变化。
标签：联系数；集对分析；职业卫生管理；聚类分析[Abstract] Objective To investigate the value on set pair analysis （SPA）for Cluster Analysis in occupational health management status. Methods Application of set pair analysis theory for cluster analysis of occupational health management status of 10 survey provinces and cities in 2003. Results Class Ⅰoccupational health management status，including regional 1，2，3，5，9 and 10，Ⅱclass includes areas 4，6 and 8，the area belongs to Ⅲclass 7. Conclusion Application of set pair analysis theory cluster analysis has some value，the key is reasonable in a hierarchy to determine the number and range of levels of quantitative observations and contact number of valid values and uncertainty analysis，and a reasonable division observe the dynamic changes in their category.[Key words] Correlate；Set pair analysis；Occupational health management；Cluster analysis职业卫生管理是维护劳动者身体健康，预防和控制职业因素危害的重要措施。
在职业卫生管理中，一般采用多指标体系描述并评价其职业卫生状况，但由于不同评价指标观测值的参差不齐，这需要运用相应的统计方法进行综合评价。
为此，该研究者应用集对分析对2003年我国10个调查省市职业卫生管理状况进行聚类分析，更好地指导职业卫生管理工作，发挥职业卫生监督的作用。
现报道如下。
1资料与方法1.1资料来源原卫生部于2003年按不同地区经济发展水平，分层选取10个省、直辖市（北京、广东、福建、广西、山东、安徽、河南、四川、吉林、湖南）20家8种类型用人单位20家，由省级卫生行政部门组织职业病防治机构的专业技术人员现场调查用人单位的职业卫生状况。
从26项基础指标中筛选出X1-职业病防治计划和实施方案及安全率（%）、X2-职工健康监护档案建档率（%）、X3-职业病危害事故应急救援预案及安全率（%）、X4-职业病危害项目申报率（%）、X5-职业病危害劳动合同告知率（%）、X6-工作场所职业病危害因素检测率（%）、X7-上岗前职业健康体检受检率（%）、X8-在岗期间职业健康体检受检率（%）、X9-用人单位负责人职业卫生培训率（%）、X10-劳动者上岗前职业卫生培训率（%）、X11-健康监护费用在生产成本中列支率（%）、X12-疑似职业病病人及时安排诊断率（%）和X13-现有职业病人享受国家规定的职业病待遇率（%）13项指标作为评价职业卫生管理状况的指标[1]，各指标的检测值见表1。
数据来自文献，真实可靠[2]。
1.2统计方法应用基于三元联系数的集对分析基本原理[3]对2003年我国10个不同经济发展水平省市职业卫生管理状况进行聚类分析。
2结果2.1各评价指标等级范围的划定和标记由于该资料所选用评价指标均为高优，且有的指标观测值不呈正态分布，因此按照统计学要求以均匀划分法在划定各指标各等级的观测值范围。
该组研究对象为10各省市，以划分为三个等级为宜。
计算同一指标观测最大值（Xmax）与最小值（Xmin）的差值R，则等级由低到高的区间值范围分别为[Xmin，Xmin+R/3）、[Xmin+R/3，Xmin+2R/3）和[Xmin+2R/3，Xmax]。
如对于职业病防治计划和实施方案及安全率（X1）来说，等级Ⅲ的观测值范围为45.46～59.64，等级Ⅱ为59.64～73.82，等级Ⅰ为73.82～88.00，其余评价指标类推（见表1最后3行）对照各指标的观测值和各等级观测值的范围，观测值在相应区间范围者标记为相应等级（见表1观测值后的罗马数字）。
2.2构建三元联系数分别计算同一调查省市各评价指标对应的等级序数与三个等级序数之差值的绝对值，数值为0、1和2者分别对应同一等级（m）三元联系数的同部A、异部B和反部C，得到同一省市不同等级对应的联系数Um=Am+Bmi+Cmj，见表2。
2.3联系数有效值的计算和等级的判定给予该研究者既往研究及其分析，该文选用较为稳妥的中间（平均）有效联系值来判定每个省市职业卫生管理状况的等级：即根据集对分析之理论，令i=0，j=-1计算各联系数的有效联系值；对于同一地区，以数值较大者作为该地区在既定给出判定准则下的对应等级，如地区1的Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类有效联系值分别为10、3和-10，由于Ⅰ类有效值最大，故判定该地区职业卫生管理状况为Ⅰ类，其余地区类推，见表2。
3讨论集对分析是赵克勤先生提出的解决确定-不确定问题的一种新的统计方法，其中介媒体为联系数，在预防医学领域的不同地区、不同时间卫生监督质量的排序、聚类分析和发展趋势分析中得到一定应用[3，5-9]，以其他方法相比，结论均可接受，由于统计方法的数学原理不同，亦有不同甚或截然相反之结论出现，是值得探讨的一个问题。
因此，该文选择基于联系数的集对分析对我国10个不同经济发展水平省市的职业卫生管理状况进行聚类分析。
统计学中对事物进行“分类”的方法有两种，其中判别分析是根据已知其类别的样品，总结出类别的判定法则，用以判断未知类别的新样品的归类；聚类分析是在事物分类面貌尚不清楚，甚至连总共分几类也不清楚确定的情况下，讨论事物的分类问题[10]。
由该文给出的基于联系数的聚类分析基本原理和步骤可知，兼有统计学的判别分析和聚类分析的特性，但其原理又不相同。
该文研究中，根据地区数量和数值情况，将不同评价指标的观测值分为3个等级，亦可灵活分为其他数量的等级，以合理对研究对象进行分类。
在确定各等级范围时，要根据各指标观测值统计分布类型的不同，选用不同的方法确定各等级的范围，一般对正态分布资料采用均数标准差法或均值离差法，偏态分布采用均匀划分法[11]；但对于正态分布资料来说，三种方法划定的范围差别不大，考虑到各指标的统计分布不都为正态分布，因此，该研究者采用更为简单的均匀划分法。
在确定评价地区类别时，不确定性在于有效值的计算。
根据集对分析的原理，对于该文选用的三元联系数Um=Am+Bmi+ Cmj来说，异部系数j=-1是确定的，异部系数i∈[-1，1]，这使类别判定出现了不确定性，会出现莫衷一是的尴尬局面。
尽管该研究者的既往研究对异部系数采用中间取值法较为稳妥，如该文Ⅰ类职业卫生管理状况包括地区1、2、3、5、9和10，Ⅱ类包括地区4、6和8，地区7属于Ⅲ类；但当异部系数取其他数值时，会出现不同的结论。
如对于地区5，当异部系数为7/9时，难以判定其职业卫生管理状况属于Ⅰ类还是Ⅱ类；异部系数为-1/9时，难以判定该地区属于Ⅱ类还是Ⅲ类。
这既是该文所述方法的缺点，也是其优点，因为这可以动态判定不同地区职业卫生管理状况的类别，可以看出当异部系数变化时类别的动态变化，为职业卫生监督管理提供一定的参考依据，以便采取得力的措施避免各地区职业卫生管理水平恶化，并逐步提高监督管理水平，为避免职业病和职业多发病的发生，维护劳动者健康，提高生产力水平奠定坚实的基础。
还应注意的是，应用该方法进行聚类分析时，应根据比较组数和观测值特点合理确定等级数目，一般以5个等级为限；采用不同的方法划分相同数目等级的不同指标取值范围，所得三元联系数和判定的等级类别不尽相同；当为4或5个等级时，不确定度系数宜采用中间取值法计算四元或五元联系数的有效值以合理判定所属类别，出现不同类别有效值相同情况，应根据原始数据合理判定类别，也应如该文一样，合理分析当不确定度系数取不同数值时类别的变化情况。
同时，根据同类别有效值的大小，可对同类别地区职业卫生管理状况进行排序；且规定高类别在前。
据此判定当不确定系数取零时10个不同省市职业卫生管理状况排序为地区1>地区3=地区5>地区9>地区2>地区10>地区8>地区4=地区6>地区7（见表2最后一列），与TOPSIS法所得结论差异较大，原因可能与该方法计算所得联系数较没有充分利用原始数据提供的信息，可见排序结论较为粗糙。
如应用联系数进行排序，可应用文献[7]的原理进行分析。
该研究与TOPSIS法[1]的综合评价是不同的两个方面，TOPSIS法的着重点是排序（也可根据计算得到的C值，应用基于秩和比的可信区间法或分档法[12]进行综合评价），该文着重点在于根据既定的等级数目和等级范围来判定类别并进行粗糙排序，两者的结论可以互补。
实际工作中，应根据比较目的和资料的特点，合理选择统计方法进行综合评价，以指导具体的工作实践。
综上所述，应用集对分析理论进行聚类分析的关键在于等级数目的确定和各等级定量观测值范围的合理划分以及联系数有效值的计算和不确定度分析，只有这样才能合理为各比较组划分类别，并根据不确定度系数取值的不同动态观察同一比较组的类别变化情况，合理运用基于联系数的聚类分析。
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