Stata中KMeans算法建模的完整命令是cluster kmeans,所以kmeans算是cluster的一个核心子命令;cluster的另外一个核心子命令是kmedians。 cluster means的完整语法: cluster kmeans [varlist] [if] [in] , k(#) [ options ] 参数说明: Main 必填选项 # * k(#): perform cluster analysis resulting in # grou...
层次聚类中,一旦个体被分入一个族群,它就不能再被分入到其他族群里。所以层次聚类达到的是局部最优,而不是全局最优。 分割法(Partition)是从整个空间着手的,它能很好的解决层次聚类的这个问题。最常见的分割法是K-均值(k-means)法。 3.1 K-均值法 K-均值法试图寻找k个族群(G_1,\cdots,G_k)的划分方式,...
cluster kmeans, clusterid(cluster_variable) ``` 请将`cluster_variable`替换为包含簇分配的新变量的名称。 6.可视化聚类结果(可选):你可以使用各种图表和可视化工具来展示聚类结果。 ```stata scatter var1 var2, mcolor(cluster_variable) ``` 这将在散点图上用不同的颜色显示不同的簇。 请注意,以上步...
非参数检验:卡方检验、变量二值-二项分布检验、单双样本k-s检验、两独立样本的曼-惠特尼U检验等 相关分析:皮尔逊系数、Spearman等级相关系数、kendalIT相关系数、偏相关分析 线性回归分析:最小二乘估计、一般线性回归+带虚拟变量的回归分析 Logistic回归分析:二项logistic、多项logistic 聚类分析:层次聚类、K-Means聚...
以下是Stata中进行聚类分析的主要命令: K均值聚类(K-means clustering): stata cluster kmeans varlist [if] [in], k(#) [options] 其中,varlist是参与聚类的变量列表,k(#)指定要划分的聚类数,options可以包括相似性度量、聚类名称等选项。 K中位数聚类(K-medians clustering): stata cluster kmedians...
. teffects ra (bweight mage) (mbsmoke), pomeans 我们在第一组括号中指定结果模型,并带有结果变量及其后的协变量。在此示例中,结果变量为bweight,唯一的协变量为mage。 我们在第二组括号中指定处理模型(仅是处理变量)。在此示例中,我们仅指定处理变量mbsmoke。我们将在下一节中讨论协变量。
(K-meanscluster)层次聚类事先不需要确定要分多少类,聚类过程一层层进行,最后得第1步:确定要分的类别数目K需要研究者自己确定在实际应用中,往往需要研究者根据实际问题反复尝试,得到不同的分类并进行比较,得出最后要分的类别数量第2步:确定K个类别的初始聚类中心要求在用于聚类的全部样本中,选择K个样本作为K个类别...
. teffects ra (bweight mage) (mbsmoke), pomeans 我们在第一组括号中指定结果模型,并带有结果变量及其后的协变量。在此示例中,结果变量为bweight,唯一的协变量为mage。 我们在第二组括号中指定处理模型(仅是处理变量)。在此示例中,我们仅指定处理变量mbsmoke。我们将在下一节中讨论协变量。
1、聚类分析:cluster kmeans y xl x2 x3, k(3)一一依据y、xl、x2、x3,将样本分为n类,聚类的核为随机选取cluster kmeans y xl x2 x3, k(3) measure(ll) start(everykth)“start“用于确定聚类的核,“everykth”表示将通过构造三组样本获得聚类核:构造方法 为将样本 id 为 1、1+3> 1+3x2、1+...
5.7 聚类分析 // 标准化变量 foreach var of varlist price-foreign { egen std_`var' = std(`var') } // 进行K-means聚类 cluster kmeans std_price std_mpg std_weight, k(3) // 查看聚类结果 table foreign cluster, contents(mean price mean mpg mean weight) format(%9.2f) 5.8 ...