聚类分析和判别分析.ppt
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1、Chap19 聚类分析和判别分析 P268279 Cluster analysis and discriminant analysis 教学目的与要求 :1.5学时 掌握:意义、用途和一般步骤。 熟悉:SPSS操作方法和结果的解读。 了解:Fisher判别、Bayes判别 。 教学内容提要 : 重点讲解:意义、用途和一般步骤。 讲解: SPSS的操作方法。 介绍: Fisher判别、Bayes判别 。 重点:意义、用途和一般步骤。 难点: Fisher判别、Bayes判别 。,1 聚类分析(Cluster Analysis) P268 一、概念:将没有分类信息的资料按距离最近或最相似的聚为一类
2、的原则进行探索性分类的方法。 类中的个体相似,类间的个体差异大。,二、分类 1.样品聚类(Q型聚类):对n个观测对象(观察单位)进行聚类。 2.变量聚类(R型聚类):对m个观测指标(变量)聚类。,三、描述指标: 相似性系数(similarity coefficient) 1.样品聚类(Q型) 计量: Pearson r 等级: Spearman rs 计数: 列联系数 c 2.变量聚类(R型) 计量: 欧氏、马氏距离 等级: 数量化欧氏、马氏 计数: 列联系数 c,四、 聚类方法 1.有序样品聚类: 大小顺序,同类样品必须相邻。Hb 2.模糊聚类: 属性模糊矩阵分类。三好、优干 3.快速聚类(
3、Quick cluster,K-均值聚类K-Means Cluster,逐步聚类) : L19-1 大nk类k个中心(均值)归类(最小距离原则)。 4.系统聚类: L19-2 n类缩类(相近原则)k类(目标),【例19-1】某小学10名9岁男学生六个项目的智力测验得分如表19-1所示,用Q型聚类对这10名学生的智力状态进行分类。,【SPSS操作】样品聚类,可用快速聚类法。 建立6列10行的数据文件L19-1.sav:以常识、算术、理解、填图、积木、译码为变量名。 Analyze Classify K-Means Cluster,所有变量入Variables;将“Number of Cluste
4、rs:2 改为 3 (智力分上中下3类) Options , ANOVA table、 Cluster information for each case Continue OK,(上中下3类智力只在填图和译码的平均分上差别有统计学意义, 即填图和译码可作为聚类变量),【例19-2】 L19-1.sav:按测试项目进行聚类分析。 变量聚类,采用系统聚类法。 Analyze Classify Hierarchical Cluster(系统聚类分析),所有变量入Variable(s),Variables(变量聚类)Plots,Dendrogram(树状图,显示每步合并的聚类与系数的值)Contin
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