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如何运用聚类分析法?

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-28

  下表给出对该产品8种需求情况,根据该表,请运用聚类分析法,找出哪些地区在该产品需求上有共同特征。x1x2x3x4x5x6x7x8辽宁7.939.778.4912.9419.2711.052.0413.29浙江7.6850.3711.351...

  下表给出对该产品8种需求情况,根据该表,请运用聚类分析法,找出哪些地区在该产品需求上有共同特征。

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  1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化,然后成对比较线、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类,例如用简单的层级聚类(hierarchical clustering)方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本,利用一组基因总的线、多维等级分析(multidimensional scaling analysis,MDS)是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。

  4、K-means方法聚类,通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。

  聚类分析法是理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”(cluster)里。

  2013-05-14展开全部聚类分析法是理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”(cluster)里。分析表达数据,(1)通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化,然后成对比较线)通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类,例如用简单的层级聚类(hierarchical clustering)方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本,利用一组基因总的线)多维等级分析(multidimensional scaling analysis,MDS)是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。(4)K-means方法聚类,通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。聚类方法有两个显著的局限:首先,要聚类结果要明确就需分离度很好(well-separated)的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类。但是,如果类是扩散且互相渗透,那么每种算法的的结果将有点不同。结果,每种算法界定的边界不清,每种聚类算法得到各自的最适结果,每个数据部分将产生单一的信息。为解释因不同算法使同样数据产生不同结果,必须注意判断不同的方式。对遗传学家来说,正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的(特别是边界)。最终,将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释。

  第二个局限由线性相关产生。上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系。因为只是成对的线性比较,大大减少发现表达类型关系的计算量,但忽视了生物系统多因素和非线性的特点。

  从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等。

  从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。

  从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。就数据挖掘功能而言,聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。

  定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括:

  2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上

  而下(分解)和自下而上(合并)两种操作方式。为弥补分解与合并的不足,层次合

  度区域来进行聚类;它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义

  统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采

  CLASSIT是COBWEB的另一个版本.。它可以对连续取值属性进行增量式聚

  用一个改进的分类能力描述方法,即不象COBWEB那样计算离散属性(取值)

  和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。

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