精品-优秀PPT课件--15=Chap19 聚类分析和判别分析
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《聚类和判别分析》课件
介绍判别分析中常用的方法，包括LDA、QDA、l价方法
如何评价判别分析模型的性能？介绍常用的评价方法。
三、聚类和判别分析的比较
相关概念
区别和联系
介绍聚类和判别分析的相关概念。
聚类和判别分析之间有什么区别 和联系？
应用举例
聚类和判别分析在实际问题中的 应用举例。
聚类分析的定义和基本原理。
聚类的方法
介绍聚类分析中常用的方法， 包括原型聚类、层次聚类、 密度聚类和模型聚类。
评价方法
如何评价聚类结果的好坏？ 介绍常用的聚类评价方法。
二、判别分析
判别分析是一种监督学习方法，通过建立分类模型来预测输入数据所属的类别。
1
定义和基本原理
判别分析的定义和基本原理。
2
常用的判别分析方法
四、总结
重点回顾
回顾聚类和判别分析的关键概 念和方法。
实际应用
探讨聚类和判别分析在真实场 景中的应用案例。
学习建议
提供学习聚类和判别分析的有 用建议和资源。
《聚类和判别分析》PPT 课件
欢迎来到《聚类和判别分析》PPT课件！本课程将深入介绍聚类和判别分析的 基本原理、常用方法以及应用举例，帮助您更好地理解和应用这两个重要的 数据分析技术。
一、聚类分析
聚类分析是一种无监督学习方法，通过将相似的数据点组合成簇，帮助我们发现数据之间的结构和模式。
定义和基本原理
聚类与判别PPT课件
各次迭代后类中心的变化
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快速聚类实例输出2
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.643 .557 1.496
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K-Means Cluster Analysis主对话框
(推荐)《聚类与判别分析》PPT课件
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5.2 快速聚类
5.2.1 快速聚类的概念 • 例1
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5.2 快速聚类
5.2.1 快速聚类的概念
• 例1激活“Analyze ”菜单选“Classify” 中的“K-Means Cluster ”项，弹出KMeans Cluster Analysis 对话框（如 图所示）。从对话框左侧的变量列表中选 x1、x2 、x3 、x4 ，点击向右的按钮使 之进入Variables 框；在Number of Clusters （即聚类分析的类别数）处输 入需要聚合的组数，本例为4 ；在聚类方 法上有两种：Iterate and dassify指先 定初始类别中心点，而后按K-means 算 法作叠代分类；Classify only 指仅按初 始类别中心点分类，本例选用前一方法。
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5.1 聚类与判别概述
5.1.2 判别分析 • 判别分析（Discriminant ）是根据表明事物特点的
变量值和它们所属的类求出判别函数，根据判别函数 对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。 在自然科学和社会科学的各个领域经常遇到需要对某 个个体属于哪一类进行判断。如动物学家、植物学家 对动物、植物如何分类的研究和某个动物、植物属于 哪一类、哪一目、哪一纲的判断等。
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5.2 快速聚类
5.2.1 快速聚类的概念 • K - Means Cluster 执行快速样本聚类，使用k 均值分类法对
观测量进行聚类。可以完全使用系统默认值执行该命令，也可以 对聚类过程设置各种参数进行人为的干预。例如，可以事先指定 把数据文件的观测量分为几类；指定使聚类过程中止的判据，或 迭代次数等。进行快速样本聚类首先要选择用于聚类分析的变量 和类数。 • 参与聚类分析的变量必须是数值型变量，且至少要有一个。为了 清楚地表明各观测量最后聚到哪一类，还应该指定一个表明观测 量特征的变量作为标识变量，例如编号、姓名之类的变量。聚类 必须大于等于2 ，但聚类数不能大于数据文件中的观测量数。
5.2 快速聚类
5.2.1 快速聚类的概念 • 例1
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5.2 快速聚类
5.2.1 快速聚类的概念
• 例1激活“Analyze ”菜单选“Classify” 中的“K-Means Cluster ”项，弹出KMeans Cluster Analysis 对话框（如 图所示）。从对话框左侧的变量列表中选 x1、x2 、x3 、x4 ，点击向右的按钮使 之进入Variables 框；在Number of Clusters （即聚类分析的类别数）处输 入需要聚合的组数，本例为4 ；在聚类方 法上有两种：Iterate and dassify指先 定初始类别中心点，而后按K-means 算 法作叠代分类；Classify only 指仅按初 始类别中心点分类，本例选用前一方法。
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5.1 聚类与判别概述
5.1.2 判别分析 • 判别分析（Discriminant ）是根据表明事物特点的
变量值和它们所属的类求出判别函数，根据判别函数 对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。 在自然科学和社会科学的各个领域经常遇到需要对某 个个体属于哪一类进行判断。如动物学家、植物学家 对动物、植物如何分类的研究和某个动物、植物属于 哪一类、哪一目、哪一纲的判断等。
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5.2 快速聚类
5.2.1 快速聚类的概念 • K - Means Cluster 执行快速样本聚类，使用k 均值分类法对
观测量进行聚类。可以完全使用系统默认值执行该命令，也可以 对聚类过程设置各种参数进行人为的干预。例如，可以事先指定 把数据文件的观测量分为几类；指定使聚类过程中止的判据，或 迭代次数等。进行快速样本聚类首先要选择用于聚类分析的变量 和类数。 • 参与聚类分析的变量必须是数值型变量，且至少要有一个。为了 清楚地表明各观测量最后聚到哪一类，还应该指定一个表明观测 量特征的变量作为标识变量，例如编号、姓名之类的变量。聚类 必须大于等于2 ，但聚类数不能大于数据文件中的观测量数。
聚类和判别分析PPT课件
9.3 K-均值聚类
第1步 分析：由于已知分成3类，故可采用快速分类法。 第2步 数据组织：按如上表的表头所示建立变量，将“编 号”变量的数据类型设为字符型（作为标识变量）。 第3步 快速聚类设置，按“分析→分类→K-均值聚类”顺 序打开“K-均值聚类分析”对话框，将“学习动机”、 “学习态度”、“自我感觉”、“学习效果”四个变量选 入“变量”列表框。将“编号”变量移入“个案标记依据” 框中；将“聚类数”设为3。 其余“迭代”、“保存” 和“选项”设置参见教材。
主要内容
9.1 聚类与判别分析概述 9.2 二阶聚类 9.3 K-均值聚类 9.4 系统聚类 9.5 判别分析
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9.1 聚类与判别分析概述
9.1.1 基本概念
(1) 聚类分析
聚类分析的基本思想是找出一些能够度量样本或指标 之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据， 把一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另 外一些彼此之间相似程度较大的样本又聚合为一类。根据 分类对象的不同，聚类分析可分为对样本的聚类和对变量 的聚类两种。
➢ 分类变量和连续变量均可以参与二阶聚类分析； ➢ 该过程可以自动确定分类数； ➢ 可以高效率地分析大数据集； ➢ 用户可以自己定制用于运算的内存容量。
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9.2 二阶聚类 9.2.1 基本概念及统计原理
（2） 统计原理
两步法的功能非常强大，而原理又较为复杂。他在聚类 过程中除了使用传统的欧氏距离外，为了处理分类变量和 连续变量，它用似然距离测度，它要求模型中的变量是独 立的，分类变量是多项式分布，连续变量是正态分布的。 分类变量和连续变量均可以参与两步聚类分析。
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9.2 二阶聚类
聚类和判别分析课件
图像处理
对图像进行分类和标注。
生物信息学
对基因表达数据进行分类和功 能注释。
市场细分
将消费者按照购买行为和偏好 进行分类。
01
聚类分析算法
K-means算法
一种常见的无监督学习方法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数据点与其所在集群的中心点之间的平方距离之和最 小。
K-means算法首先随机选择K个数据点作为初始的集群中心，然后根据数据点到每个集群中心的距离，将每个数据点分配给 最近的集群中心，形成K个集群。接着，算法重新计算每个集群的中心点，并重复上述过程，直到集群中心点不再发生明显变 化或达到预设的迭代次数。
总结词
一种经典的线性分类算法，通过投影将高维数据降维到低维空间，使得同类数据 尽可能接近，不同类数据尽可能远离。
详细描述
LDA通过最小化类内散度矩阵和最大化类间散度矩阵来找到最佳投影方向。它假 设数据服从高斯分布，且各特征之间相互独立。LDA在人脸识别、文本分类等领 域有广泛应用。
支持向量机（SVM）
详细描述
SVM算法通过提取文本的特征，将不同的文本映射到不同的特征空间中。通过分类器 训练，SVM算法能够将不同的文本进行分类和识别，提高文本分类的准确率。在信息
过滤、情感分析等场景中，SVM算法具有广泛的应用价值。
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
01
判别分析概述
判别分析的定义
01
判别分析是一种统计方法，用于 根据已知分类的观测数据来建立 一个或多个判别函数，从而对新 的观测数据进行分类。
02
它通常用于解决分类问题，通过 找到能够最大化不同类别间差异、 最小化同类数据间差异的函数， 实现对新数据的分类预测。
聚类和判别分析课件
现更好的分类效果。
支持向量机（SVM）
03
一种基于统计学习理论的分类方法，通过找到一个超平面，使
得该超平面可以最大化地将不同类观测值分隔开。
判别分析的应用场景
生物信息学
在基因表达谱分析、疾病诊断和 药物研发等领域，判别分析可用 于识别疾病相关基因、预测疾病 发生风险和评估药物疗效。
金融
在信用评分、风险评估和股票分 类等领域，判别分析可用于预测 客户违约风险、评估投资组合风 险和预测股票价格走势。
需求，提高客户满意度和忠诚度。
综合应用案例：推荐系统设计
总结词
推荐系统是根据用户的历史行为和偏好，为其推荐相 关产品或服务，以提高用户满意度和忠诚度。
详细描述
聚类分析和判别分析在推荐系统设计中具有广泛的应 用。通过聚类分析，可以将用户群体进行细分，了解 不同用户群体的需求和偏好；通过判别分析，可以识 别出用户的个人特征和行为模式，为其推荐更符合其 需求的产品或服务。综合应用聚类分析和判别分析， 可以提高推荐系统的准确性和个性化程度，提升用户 体验和商业价值。
要点二
详细描述
决策树通过递归地将数据集划分成子集来构建树状结构， 每个内部节点表示一个特征的判断条件，每个叶子节点表 示一个类别。随机森林则是将多个决策树集成在一起，通 过投票或平均值来预测样本所属类别。决策树和随机森林 具有直观易懂、可解释性强等优点，广泛应用于数据挖掘 、机器学习等领域。
05
聚类与判别分析的对比与联系
聚类和判别分析课件
汇报人：文小库
2024-01-04
CONTENTS
• 聚类分析概述 • 聚类算法介绍 • 判别分析概述 • 判别分析算法介绍 • 聚类与判别分析的对比与联系 • 案例分析与实践