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聚類分析課件
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    PPT摘要

    這是聚類分析課件,包括了聚類分析的思想,相似性度量,類和類的特征,系統聚類法,模糊聚類分析,K-均值聚類和有序樣本聚類,計算步驟與上機實現,社會經濟案例研究等內容,歡迎點擊下載。

    第三章 聚類分析
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.2  相似性度量
    §3.3  類和類的特征
    §3.4  系統聚類法
    §3.5  模糊聚類分析
    §3.6  K-均值聚類和有序樣本聚類
    §3.7  計算步驟與上機實現
    §3.8  社會經濟案例研究
    第三章 聚類分析
    人們往往會碰到通過劃分同種屬性的對象很好地解決問題的情形,而不論這些對象是個體、公司、產品甚至行為。如果沒有一種客觀的方法,基于在總體內區分群體的戰略選擇,比如市場細分將不可能,其他領域也會遇到類似的問題,研究者都在基于一個多維剖面的觀測中尋找某種“自然”結構。
    為此最常用的技巧是聚類分析,聚類分析將個體或對象分類,使得同一類中的對象之間的相似性比與其他類的對象的相似性更強。目的在于使類間對象的同質性最大化和類與類間對象的異質性最大化。本章將介紹聚類分析的性質和目的,并且引導研究者使用各種聚類分析方法。
    例  對10位應聘者做智能檢驗。3項指標X,Y和Z分別表示數學推理能力,空間想象能力和語言理解能力。其得分如下,選擇合適的統計方法對應聘者進行分類。
    我們直觀地來看,這個分類是否合理?
      計算4號和6號得分的離差平方和:
         (21-20)2+(23-23)2+(22-22)2=1
      計算1號和2號得分的離差平方和:
          (28-18)2+(29-23)2+(28-18)2=236
            計算1號和3號得分的離差平方和為482,由此可見一般,分類可能是合理的,歐氏距離很大的應聘者沒有被聚在一起。
              由此,我們的問題是如何來選擇樣品間相似的測度指標,如何將有相似性的類連接起來?
    §3.1  聚類分析的思想
    3.1.1 導言
    在古老的分類學中,人們主要靠經驗和專業知識,很少利用數學方法。隨著生產技術和科學的發展,分類越來越細,以致有時僅憑經驗和專業知識還不能進行確切分類,于是數學這個有用的工具逐漸被引進到分類學中,形成了數值分類學。近些年來,數理統計的多元分析方法有了迅速的發展,多元分析的技術自然被引用到分類學中,于是從數值分類學中逐漸的分離出聚類分析這個新的分支。
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.1  聚類分析的思想
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    §3.2    相似性度量
    § 3.3  類和類的特征
    § 3.3  類和類的特征
    § 3.3  類和類的特征
    § 3.3  類和類的特征
    § 3.3  類和類的特征
    § 3.3  類和類的特征
    § 3.3  類和類的特征
    § 3.3  類和類的特征
    離差平方和法連接
    紅綠(2,4,6,5)8.75
       離差平方和增加8.75-2.5=6.25
    黃綠(6,5,1,5)14.75
      離差平方和增加14.75-8.5=6.25
    黃紅(2,4,1,5)
    離差平方和增加10-10=0
      故按該方法的連接黃和紅首先連接。
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    最短距離法的遞推公式
    各步聚類的結果:
    (1,2)  (3)  (4)  (5)
    (1,2,3)  (4)  (5)
    (1,2,3)  (4,5)
    (1,2,3,4,5)
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    上述八種系統聚類法的步驟完全一樣,只是距離的遞推公式不同。蘭斯(Lance)和威廉姆斯(Williams)于1967年給出了一個統一的公式。
    其中ap、aq、  、 是參數,不同的系統聚類法,它們取不同的數,詳見下表
    這里應該注意,不同的聚類方法結果不一定完全相同,一般只是大致相似。如果有很大的差異,則應該仔細考查,找到問題所在;另外,可將聚類結果與實際問題對照,看哪一個結果更符合經驗。
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    §3.4    系統聚類法
    § 3.5  K-均值聚類
    § 3.5  K-均值聚類
    § 3.5  K-均值聚類
    K-均值聚類舉例
    K-均值聚類舉例
    K-均值聚類舉例
    K-均值聚類舉例
    K-均值聚類舉例
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    § 3.6   模糊聚類分析
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.7  計算步驟與上機實踐
    §3.8    社會經濟案例研究
    §3.8    社會經濟案例研究
    §3.8    社會經濟案例研究
    §3.8    社會經濟案例研究
    §3.8    社會經濟案例研究
    §3.8    社會經濟案例研究
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    《聚類分析課件》是由用戶莫軒于2017-07-26上傳,屬于課件PPT。
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