1、2020年7月13日星期一,第五章,第一節(jié),一、聚類分析的基本思想及意義,二、樣品間的相似度量,三、變量間的相似度量,距離與相似系數(shù),2020年7月13日星期一,一、聚類分析的基本思想及意義,聚類分析是研究分類問題的多元數(shù)據(jù)分析方法，是數(shù)值分類學(xué)的一分支。有廣泛的應(yīng)用背景，如在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，為了了解不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民的收入及消費(fèi)情況，往往需要?jiǎng)澐植煌念愋蛥^(qū)研究；在產(chǎn)品質(zhì)量管理中，要根據(jù)各產(chǎn)品的某些重要指標(biāo)而將其分為一等品、二等品等；在生物學(xué)中，要根據(jù)各生物體的綜合特征進(jìn)行分類；在考古中要將某些古生物化石進(jìn)行科學(xué)的分類，等等。,2020年7月13日星期一,聚類分析的基本思想是在樣品之間定義距離，在變

2、 量之間定義相似系數(shù)，距離或相似系數(shù)代表樣品或變量 之間的相似程度。按相似程度的大小，將樣品(或變量) 逐一歸類，關(guān)系密切的類聚集到一個(gè)小的分類單位，然 后逐步擴(kuò)大,使得關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個(gè)大的分類單位， 直到所有的樣品(或變量)都聚集完畢，形成一個(gè)表示 親疏關(guān)系的譜系圖，依次按照某些要求對樣品(或變量) 進(jìn)行分類。,2020年7月13日星期一,多元數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)矩陣,在這個(gè)數(shù)據(jù)矩陣中,共有n,聚類分析 有兩種類型： 按樣品聚類或 按變量(指標(biāo)) 聚類。,2020年7月13日星期一,聚類分析與判別分析的區(qū)別與聯(lián)系,聚類分析一般尋求客觀的分類方法。在進(jìn)行聚類之 前，對總體到底有幾類類型并不知道（究

3、竟分幾類較為 合適需從計(jì)算中探索調(diào)整）。,判別分析則是在總體類型劃分已知，在各總體分布 或來自總體訓(xùn)練樣本基礎(chǔ)上，對當(dāng)前的新樣本判定它們 屬于哪個(gè)總體。,聯(lián)系:例如當(dāng)我們對研究的多元數(shù)據(jù)的特征不悉, 就要先進(jìn)行聚類分析,才能考慮判別分析問題.,2020年7月13日星期一,二、樣品間的相似性度量距離,設(shè)有n個(gè)樣品的多元觀測數(shù)據(jù)：,每個(gè)樣品可看成p元空間的一個(gè)點(diǎn)，n個(gè)樣品組成p 元空間的n個(gè)點(diǎn)。,我們用各點(diǎn)之間的距離來衡量各種樣品之間的相似 程度(或靠近程度)。,2020年7月13日星期一,下列條件：,在聚類分析中，有些距離不滿足3）,我們在廣義的 角度上仍稱它為距離。,2020年7月13日星期一

4、,聚類分析中常用的距離,歐式距離,其中,2020年7月13日星期一,絕對距離,Minkowski距離,Chebyshev距離,2020年7月13日星期一,以上距離與各變量指標(biāo)的量綱有關(guān)，為消除量綱的 影響，有時(shí)應(yīng)先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù) 計(jì)算距離。標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),其中,方差加權(quán)距離,2020年7月13日星期一,馬氏距離,樣品聚類通常稱為Q型聚類.在SAS系統(tǒng)中,采用歐式距離聚類或先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，再計(jì)算歐式距離進(jìn)行聚類.（實(shí)際上就是采用了方差加權(quán)距離）,2020年7月13日星期一,三、變量間的相似性度量相似系數(shù),當(dāng)對p個(gè)指標(biāo)變量進(jìn)行聚類時(shí)，用相似系數(shù)來衡量變 量之間的相似性程度（或關(guān)聯(lián)性程度）。,2020年7月13日星期一,相關(guān)系數(shù),系數(shù)為：,2020年7月13日星期一,系數(shù)為：,夾角余弦,2020年7月13日星期一,變量聚類通常稱為R型聚類。在R型聚類中，相似矩 陣,相似系數(shù)矩陣可以是相關(guān)矩陣，也可以是夾角余弦矩陣，Spearman相關(guān)矩陣。,是出