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聚类分析方法有什么好处

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-28

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  展开全部聚类分析:将个体(样品)或者对象(变量)按相似程度(距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。

  常用聚类方法:系统聚类法,K-均值法,模糊聚类法,有序样品的聚类,分解法,加入法。

  1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类,K-均值法只能对记录进行分类;

  缺点:在样本量较大时,要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标,而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系,但事物之间却无任何内在联系,此时,如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果,显然是不适当的,但是,聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

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