第12章 聚类分析 _Stata统计分析与应用PPT.pptVIP

Page ? * STATA从入门到精通 STATA 从入门到精通 第12章 聚类分析 聚类分析 13.1.1 聚类分析的基本原理 13.1.2 层次聚类 13.1.3 K-均值聚类 13.1.4 聚类分析的Stata命令 把“对象”分成不同的类别 这些类不是事先给定的，而是直接根据数据的特征确定的 把相似的东西放在一起，从而使得类别内部的“差异”尽可能小，而类别之间的“差异”尽可能大 聚类分析就是按照对象之间的“相似”程度把对象进行分类 什么是聚类分析？(cluster analysis) 聚类分析的“对象”可以是所观察的多个样本，也可以是针对每个样本测得的多个变量 按照变量对所观察的样本进行分类称为Q型聚类 按照多项经济指标(变量)对不同的地区(样本)进行分类 按照样本对多个变量进行分类，则称为R型聚类 按照不同地区的样本数据对多个经济变量进行分类 两种聚类没有什么本质区别，实际中人们更感兴趣的通常是根据变量对样本进行分类(Q型聚类) 什么是聚类分析？  (两种分类方式) 按对象的“相似”程度分类 根据样本的观测数据测度变量之间的相似性程度可以使用夹角余弦、Pearson相关系数等工具，也称为相似系数 变量间的相似系数越大，说明它们越相近 根据变量来测度样本之间的相似程度则使用“距离” 把离得比较近的归为一类，而离得比较远的放在不同的类 什么是聚类分析？  (按什么分类) 相似性的度量(样本点间距离的计算方法) Euclidean距离 Squared Euclidean距离 Block距离 Chebychev距离 Minkovski距离 在对变量进行分类时，度量变量之间的相似性常用相似系数，测度方法有 相似性的度量(变量相似系数的计算方法) 夹角余弦 Pearson相关系数 层次聚类又称系统聚类 事先不确定要分多少类，而是先把每一个对象作为一类，然后一层一层进行分类 根据运算的方向不同，层次聚类法又分为合并法和分解法，两种方法的运算原理一样，只是方向相反 层次聚类(hierarchical cluster) 将每一个样本作为一类，如果是k个样本就分k成类 按照某种方法度量样本之间的距离，并将距离最近的两个样本合并为一个类别，从而形成了k-1个类别 再计算出新产生的类别与其他各类别之间的距离，并将距离最近的两个类别合并为一类。这时，如果类别的个数仍然大于1，则继续重复这一步，直到所有的类别都合并成一类为止 总是先把离得最近的两个类进行合并 合并越晚的类，距离越远 事先并不会指定最后要分成多少类，而是把所有可能的分类都列出，再视具体情况选择一个合适的分类结果 层次聚类(合并法) 分解方法原理与合并法相反 先把所有的对象(样本或变量)作为一大类，然后度量对象之间的距离或相似程度，并将距离或相似程度最远的对象分离出去，形成两大类(其中的一类只有一个对象) 再度量类别中剩余对象之间的距离或相似程度，并将最远的分离出去，不断重复这一过程，直到所有的对象都自成一类为止 层次聚类(分解法) Nearest neighbor(最短距离法)—用两个类别中各个数据点之间最短的那个距离来表示两个类别之间的距离 Furthest neighbor(最长距离法)—用两个类别中各个数据点之间最长的那个距离来表示两个类别之间的距离 Centroid clustering(重心法)—用两个类别的重心之间的距离来表示两个类别之间的距离 between-groups linkage(组间平均距离法)—SPSS的默认方法。是用两个类别中间各个数据点之间的距离的平均来表示两个类别之间的距离 Ward‘s method(离差平方和法)—使各类别中的离差平方和较小，而不同类别之间的离差平方和较大 类间距离的计算方法 层次聚类事先不需要确定要分多少类，聚类过程一层层进行，最后得出所有可能的类别结果，研究这根据具体情况确定最后需要的类别。该方法可以绘制出树状聚类图，方便使用者直观选择类别，但其缺点是计算量较大，对大批量数据的聚类效率不高 K-均值聚类事先需要确定要分的类别数据，计算量要小得多，效率比层次聚类要高， 也被称为快速聚类(quick cluster) K-均值聚类(K-means cluster) 第1步：确定要分的类别数目K 需要研究者自己确定 在实际应用中，往往需要研究者根据实际问题反复尝试，得到不同的分类并进行比较，得出最后要分的类别数量 第2步：确定K个类别的初始聚类中心 要求在用于聚类的全部样本中，选择K个样本作为K个类别的初始聚类中心 与确定类别数目一样，原始聚类中心的确定也需要研究者根据实际问题和经验来综合考虑 K-均值聚类(步骤) 第3步：根据确定的K个初始聚类中心，依次计算每个样本