聚类分析法讲解.pptVIP

1.模糊聚类分析的基本思想 模糊聚类法是将模糊集的概念应用到聚类分析中所产生的一种聚类方法。它是根据研究对象本身的属性而构造的一个模糊矩阵，在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系，根据分类关系得到相应的聚类结果。 1.2 聚类分析的种类  * * 2.模糊聚类分析步骤 第一步：对原始数据进行变换 * * 2.模糊聚类分析步骤 第二步：建立模糊相似矩阵。 * * 信息分析方法与应用 信息分析方法与应用 聚类分析法 以《国内近十年数字图书馆领域研究热点分析_基于共词分析》为例 1.1 聚类与聚类分析 1.2 聚类分析的种类 1.3 聚类分析实例 1.1.1聚类分析的含义 （1）含义 “物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。 聚类(clustering)是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，其过程被称为聚类。 （2）聚类分析的作用 聚类是根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。 * * 1.1.2聚类分析的原理 （1）聚类分析的定义 聚类分析是将样品或变量按照它们性质上的亲疏程度进行分类的多元统计分析方法。进行聚类分析时，用来描述物品或变量的亲疏程度通常有两个途径，一个是把每个样品或变量看成是多维空间上的一个点，在多维坐标中，定义点与点，类与类之间的距离，用点与点间距离来描述作品或变量之间的亲疏程度；二是计算样品或变量的相似系数，用相似系数来描述样品或变量之间的亲疏程度。 1.1 聚类与聚类分析 * * （2）聚类分析的种类 聚类分析按照分组理论依据的不同，可分为系统聚类法、动态聚类法、模糊聚类、图论聚类等多种聚类方法。 ①系统聚类分析法。是在样品距离的基础上定义类与类的距离，首先将n个样品自成一类，然后每次将具有最小距离的两个类合并，合并后再重新计算类与类之间的距离，再并类，这个过程一直持续到所有的样品都归为一类为止。这种聚类方法称为系统聚类法。根据并类过程所做的样品并类过程图称为聚类谱系图。 ②动态聚类分析法。是将n个样品初步分类，然后根据分类函数尽可能小的原则，对初步分类进行调整优化，直到分类合理为止。这种分类方法一般称为动态聚类法，也称调优法。 ③模糊聚类分析法。是利用模糊数学中模糊集理论来处理分类问题的方法，他对经济领域中具有模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果。 ④图论聚类分析法。是利用图论中最小支撑树（MST）的概念来处理分类问题，是一种独具风格的方法。 1.1 聚类与聚类分析 * * 1.1.2聚类分析的原理 (3)聚类分析中样品或变量亲疏程度的测定 ①变量类型与数据变换： 通常变量类型是按照计算尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度分类。其中，前两者又称为定性资料，后两者又称为定量资料。在进行聚类分析处理时，样品间的相似系数和距离有许多不同的定义，这些定义与变量的类型有着密切的关系，不同类型的变量在定义距离或相似性测度时具有很大的差异。另外，由于样本数据受量纲和数量级的影响，在聚类分析处理过程中，首先应对原始数据矩阵进行变换处理，以便使不同量纲、不同数量级的数据能放在一起比较。 1.1 聚类与聚类分析 * * 1.1.2聚类分析的原理 ?中心化变换 对于一个样本数据，观测p各指标，n个样品的数据资料阵为 1.1 聚类与聚类分析 * * 1.1.2聚类分析的原理 ?标准化变换 标准化变换是对变量的属性进行变换处理，首先对数据进行中心化然后再除以标准差，即 1.1 聚类与聚类分析 * * 1.1.2聚类分析的原理 ?规格化变换(极差规格变换) 规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值,这两者之差称为极差,然后从每一个原始数据中减去该变量中的最小值,再除以极差就得到规格化数据.规格化后的数据为 进行了规格化变换后的数据特点是,将每列的最大数据变为1,最小数据变为0,其余数据取值在0,1之间。 1.1 聚类与聚类分析 * * 1.1.2聚类分析的原理 ?对数变换 对数变换主要是对原始数据取对数。即