聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、...
聚类分析法,聚类分析法是理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析,是研究分类的一种多元统计方法。例如,我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况,将网点分为
聚类分析是细分市场的有效工具,被用来发现不同的客户群,并且它通过对不同的客户群的特征的刻画,被用于研究消费者行为,寻找新的潜在市场。 生物上 聚类分析被用来对动植物和基因进行分类,以获取对种群固有结构的认识。 保险行业上 聚类分析可以通过平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组,同时可以根据住宅类型、价值、地...
聚类分析是一种无监督学习方法,其原理是根据样本之间的接近程度(例如“距离”,包括:欧氏距离、欧式距离的平方、曼哈顿距离、切比雪夫距离等)或者相似程度(例如“相关系数”,主要是皮尔逊相关系数)将数据集中的样本划分为具有相似特征的不同组,称为“簇”(clusters)。簇内部的...
聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。 基本概念 聚类(Clustering)就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同,处于不同簇中的实例彼此不同。
聚类分析法(Cluster Analysis)是研究“物以类聚”的一种现代统计分析方法,在众多的领域中,都需要采用聚类分析作分类研究. 最常用的两种聚类方法是层次聚类(hierarchical agglomerative clustering)和划分聚类 (partitioning clustering)。在层次聚类中,每一个观测值自成一类,这些类每次两两合并,直到所有的类被聚成一类为止...
聚类分析是统计学中研究这种“物以类聚” 问题的一种有效方法,它属于统计分析的范畴。聚类分析的实质是建立一种分类方 法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具 有相似性的个体的集合,不同类之间具有明显的区别。
聚类分析法是一种基于模式识别及统计学理论的数据挖掘技术,它主要应用于定性分析、模式识别、决策分析、图象处理以及系统自动推理等领域。其基本流程为数据准备、预处理、聚类以及结果评估,工作原理是利用距离函数来度量数据项之间的距离,从而将数据项归入不同的簇。聚类分析法在客户细分、病症诊断、数据可视化、新闻文本摘...
根据上述聚类分析法零件分类过程,可归纳聚类分析法的算法如下: (1)计算每一对零件之间的相似系数,据此建立一个相似系数矩阵; 2)在相似系数矩阵中搜索最大相似系数值; ( (3)检查终止条件是否满足,如果满足,转(6),否则转(4); (4)将相似系数最大的那两个零件类合并为新类; (5)计算新零件类与其余零件类之间...