变量可以连续型也可以是分类变量 类间距离计算方法和结果展示方法比较丰富(树状图等) 不能同时处理两种类型变量 单向聚类(观测值被分入某类时,不能跳出) 聚类的每一过程均需要计算类间距离,当变量较多或者样本量较大时,运算速度较慢 基于密度的聚类 基于网络的方法 ... 聚类步骤 选择聚类分析变量 和聚类分析的目...
输入数据矩阵[ijx]数据规格化[´ijx]RR 否是打印分类结果否标定相似矩阵[ijr]传递闭包运算(RRR )*RR 选取 截集R 比较分类情况分类是否满意画动态据类图结..
一、模糊聚类分析的一般步骤 1、第一步:数据标准化[9] (1) 数据矩阵 设论域U {x1, x2, , xn} 为被分类对象,每个对象又有 m 个指标表示其性状, 即 xi {xi1, xi2, , xim} (i 1, 2, , n) , 于是,得到原始数据矩阵为 x11 x12 x21 x22 xn1 xn2 x1m x2m 。 xnm 其中xnm 表示第 ...