集群分析的基本概念與集群(ppt 53頁)

集群分析的基本概念與集群目錄：
一、 集群分析的基本概念
二、 距離和相似係數
三、 集群分析的分類對象
四、 分層集群分析
五、 快速基因數據集群分析

集群分析的基本概念與集群內容提要：
集群分析的基本概念：
將性質相近的現象歸為一類，以便在大量複雜的特征歸類後，找出其所存在的規律性，如經濟現象
是定量研究分類問題的一種多元統計方法
找出同一類中的個體有較大的相似性之間相似度的統計量，以此為依據，采用某種集群方法（cluster method），將所有樣本（或變量）分別集群到不同的類中
距離和相似係數：
研究變量間親疏程度的指標有兩個
距離
指兩個事物距離多遠的測量，通常將每一個樣本看成m維（變量的個數）空間中的一個點，在這m維空間定義點與點之間距離，距離較近的點歸為同一類，距離較遠的點歸入不同的類。
相似係數
指兩個事物距離多近的測量，性質越近的樣本，它們之間的相似係數越接近於1（或－1），而彼此無關的樣本，它們之間的相似係數越接近於零。在進行集群處理時，將比較相似的樣本歸為一類，不怎麼相似的樣本歸為不同的類。
距離與相似係數計算公式的選擇，與數據特征、測量尺度和集群方法有關。

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