R语言应用实战-聚类分析以及k-means的优缺点
生活随笔
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R语言应用实战-聚类分析以及k-means的优缺点
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一.聚類概念
聚類分析cluster Analysis)是研究物以類聚的現代統計方法。在過去是依靠經驗和專業知識做定性分析處理,很少利用數學方法多元統計分析逐漸被引進數值分類,形成聚類分析的分支。
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思想:認為所研究的樣本或指標(變量)之間存在著不同程度的相似性(親疏關系)。于是根據一批樣本的多個觀測值指標,具體找出可以度量樣本之間相似的統計量,以這些統計量作為劃分類型的依據,把一些相似程度較大的樣本聚合為一類,把另外一些彼此之間相似程度較大的樣本又聚為一類,關系密切的聚合完畢,把不同類型的一一劃分起來形成小到大的分類系統。
分型:Q型聚類:對樣本的聚類;R型聚類:對變量的聚類
聚類統計量:1.距離:歐式距離,馬氏距離,蘭氏距離2.相似系數。(推理過程不展開了,可以網上搜索?
總結
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