聚类分析的定义 聚类分析的定义
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根据研究对象的特点，分类的方法可以减少研究对象的数量。
各种东西都缺乏可靠的史料，不可能确定有多少个类目。目的是把性质相似的东西归为一类。
各指标之间有一定的相关性。
聚类分析是一组统计分析技术，将研究对象分成相对同质的组。
聚类分析不同于分类分析，分类分析是监督学习。
变量类型:分类变量、数量变量1、层次聚类
合并法、分解法、树形图
2.非层次聚类
分区聚类和谱聚类
聚类方法的特点:聚类分析简单直观。
聚类分析主要用于探索性研究，其分析结果可以提供多种可能的解决方案。选择最终解决方案需要研究者的主观判断和后续分析；无论实际数据中是否有不同的类别，聚类分析都可以得到分成几类的解，聚类分析的解完全取决于研究人员选择的聚类变量，添加或删除一些变量可能会对最终的解产生实质性的影响。
使用聚类分析时，研究人员应特别注意可能影响结果的因素。
离群点和特殊变量对聚类影响很大。当分类变量的测量尺度不一致时，应提前进行标准化。
当然，聚类分析做不到的是自动发现并告诉你应该划分多少类——属于无监督的类分析方法
期望明确找到大致相等的阶层或细分市场是不现实的；
样本聚类，变量之间的关系需要由研究者决定；
不会自动给出最佳聚类结果；
我这里说的聚类分析主要是谱系聚类、快速聚类和两阶段聚类；
根据聚类变量描述两个个体之间对应或接近程度的度量。
可以从两个方面来衡量:1。使用描述成对个体之间接近程度的指标，如“距离”。“距离”越小，个体越相似。
2.使用指示相似程度的指标，如“相关系数”。“相关系数”越大，个体越相似。
计算聚类距离指数d的方法有很多:根据数据的不同性质，可以选择不同的距离指数。
欧氏距离、欧氏距离的平方、曼哈顿距离、切比雪夫距离、卡方距离等。有很多相似之处，主要是皮尔逊相关系数！聚类变量的度量尺度不同，需要提前规范变量；如果一些聚类变量有很大的关联，就意味着这个变量的权重会更大。欧氏距离的平方是最常用的距离测量方法；聚类算法比距离度量方法对聚类结果的影响更大。标准化方法影响聚类模式:变量标准化倾向于产生基于数量的聚类；样本标准化倾向于产生基于模式的聚类；簇数一般在4-6个，不容易太多也不容易太少；群体重心
群体中心
组间距离的定义和分类变量的选择
聚类方法
确定组的数量
聚类结果的评估
结果的描述和解释属于一种非层次聚类方法
执行过程
初始化:选择一些记录作为凝聚点
循环:
根据邻近原则，其余记录将被聚合到凝点
计算每个初始分类的中心位置
用计算出的中心位置重新聚类
重复这个循环，直到凝点的位置收敛
方法特征
通常需要知道类别的数量
初始位置可以人工指定
节省计算时间
有必要考虑样本大小何时大于100
只能使用连续可变特征:
处理对象:分类变量和连续变量
自动确定最佳分类编号
大型数据集的快速处理
前提假设:
变量相互独立
分类变量服从多项式分布，连续变量服从正态分布
模型稳健性的第一步:逐个扫描样本，每个样本根据与扫描样本的距离被分类到前一类或生成新的类
第二步，根据类与类之间的距离合并第一步的各类类，按照一定的标准停止合并
判别分析
引言:判别分析
分类学是人类认识世界的基础科学。
聚类分析和判别分析是研究事物分类的基本方法，广泛应用于自然科学、社会科学、工业和农业生产的各个领域。
判别分析
总结
DA模型
与数据助理相关的统计
两组DA
个案分析
判别分析
判别分析是根据表示事物特征及其所属类别的变量值来寻找判别函数。
根据判别函数对未知事物进行分类的一种分析方法。
核心是考察品类之间的差异。
判别分析
区别:判别分析与聚类分析的区别在于，判别分析需要知道反映事物特征的一系列数值变量的值，知道每个个体的分类。
DA适用于固定变量和任意变量
两种类型:判别函数；
多组:一个以上的判别函数
DA目的
建立判别函数
检查不同组之间在预测变量方面是否有显著差异
决定哪个预测变量对组间差异的贡献最大
根据预测变量对个体进行分类
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