聚类分析[参考].pptVIP

Statistical Analysis System 第14章 聚类分析 本章主要内容 概述 Cluster过程 FastClus过程 Tree过程 概述 聚类分析（Cluster Analysis）相关研究 数理分类法(Numerical Taxonomy) Q 分析法(Q-Analysis) 分节法(Partitioning) 拓扑法(Typology) 自由原型识别法(Unsupervised Pattern Recognition) 分类法(Classification) 系统方法(Systematics) 团摺法(Clumping) 计程学(Taximetrics) 分类描述学(Taxonorics) 花序分类学(Botryology) 形状分类学(Morphometrics) 疾病描述学(Noxography) 疾病分类学(Nosology) 菊状分类学(Aciniformics) 集群分类法(Agminatics) 等 概述 聚类分析是一组分类方法的统称，是研究各种事物和现象分类的统计方法，如土壤、作物品种分类等。 聚类分析把相似的变量或观察个体归为一类，也称为一个集群（Cluster），而有较大差异的则归为不同的类别。 具体地说，就是根据已知数据，计算各个观察个体或变量之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数），再根据某种准则（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法等）合并观察个体或变量，使同一类内差别较小，类与类之间差别较大，最终分为若干类别。 概述 一般我们把分类依据的条件称为指标或变量，而把要对其进行分类的对象称为样品。 根据聚类对象（变量或观察个体）的不同，聚类分析可分为指标聚类（Clustering for variables）和样品聚类（Clustering for individuals）。 聚类有多种方法：如系统聚类法(Hierarchical Cluster，谱系聚类法)、相斥式聚类法(Disjoint Cluster、分离聚类法)、调优法、图论法等。 概述 聚类方法——系统聚类法： 首先，每一个样品分别作为独立的类别，计算各类别之间的距离，距离最近的两个类别形成一个新类别； 然后，重新计算各类别之间的距离，再将距离最近的两个类别合并为一个新类别； 如此反复，直到所有的类别合并到一个类别中。 最后，将结果绘制成一张聚类树形图，直观地反映聚类过程。 概述 聚类方法——相斥式聚类法： 基于“上限-中心点-重心”原理。 首先，将样品初步分为U类，作为聚类个数的“上限”，从中确定其“中心点”，作为迭代起点。 然后，考察一个样品，将它移到最靠近的那个中心，形成“聚类”，并算出每一类的“重心”，再考察一个样品，将其移到另一类。 若能减少样品对于各自中心的离差之和，则把此两类的中心同时移到新的重心，并且以重新计算的重心取代原来的重心。 如此反复迭代，直到再也无法降低样品与重心离差之和为止，移动终止，形成各个聚类。 概述 聚类依据： 距离法，就是将每一样品看成m维空间的一个点，这样研究样品间的关系就可以变为研究m维空间中点与点间的关系，而点与点间的关系常用距离来表示。 相似系数法，越相近的样品，它们的相似系数越接近1（或-1），而彼此无关的样品则相似系数接近0。这样就可以根据相似系数的值，把比较相似的样品归为一类，而把不相似的样品归为不同的类。 概述 SAS中常用的聚类过程： Cluster过程 FastClus过程 VarClus过程 Tree过程 AceClus过程 Cluster过程 可使用11种距离中的任一种对SAS数据集中的观测（样品）进行系统聚类。 输入数据可以是原始数值或观测之间的距离。 若数据为原始数值，默认的距离计算方法为欧氏距离。如果要使用其他的距离计算方法，可以先调用Distance过程将数据转换为相应的距离数据，再调用Cluster过程进行分析。 Cluster不太适合大样本数据聚类。 Cluster过程 语句格式： Cluster过程 Cluster语句选项（部分）： 选项 功能及用法 OutTree 将聚类分析结果输出到指定的SAS数据集，此数据集可由Tree过程绘制树状聚类图。若忽略此项，数据集将默认保存为“DATAn”。 Method= 指定类间距离的定义方法。 Standard 对变量进行标准化。 Print= 指定结果中显示聚类过程的层数。 Cluster过程 类间距离的定义方法（选项method=）： 关键字 对应的方法 Method Average或Ave 类平均法、均连法、欧几里德平均距离法 Average linkage method Centroid或Cen 重心法 The centroid method Complete或COM