第九章 聚类分析
聚类分析方法
聚类分析方法聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象按照其相似性进行分组，形成若干个簇。
通过聚类分析，我们可以发现数据中的内在结构，帮助我们更好地理解数据集的特点和规律。
在实际应用中，聚类分析被广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
本文将介绍聚类分析的基本原理、常用方法和应用场景，希望能够帮助读者更好地理解和应用聚类分析。
聚类分析的基本原理是将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度较高，不同簇之间的对象相似度较低。
在进行聚类分析时，我们需要选择合适的相似性度量方法和聚类算法。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，而常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
不同的相似性度量方法和聚类算法适用于不同的数据类型和应用场景，选择合适的方法对于聚类分析的效果至关重要。
K均值聚类是一种常用的聚类算法，它通过不断迭代更新簇中心的方式，将数据集中的对象划分为K个簇。
K均值聚类的优点是简单、易于理解和实现，但是它对初始簇中心的选择较为敏感，容易收敛到局部最优解。
层次聚类是另一种常用的聚类算法，它通过逐步合并或分裂簇的方式，构建一棵层次化的聚类树。
层次聚类的优点是不需要事先确定簇的个数，但是它对大数据集的处理效率较低。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
不同的聚类算法适用于不同的数据特点和应用场景，我们需要根据具体情况选择合适的算法进行聚类分析。
聚类分析在实际应用中有着广泛的应用场景。
在市场分割中，我们可以利用聚类分析将顾客分为不同的群体，从而制定针对性的营销策略。
在社交网络分析中，我们可以利用聚类分析发现社交网络中的社区结构，从而发现潜在的影响力人物。
在图像处理中，我们可以利用聚类分析对图像进行分割和特征提取，从而实现图像内容的理解和识别。
聚类分析在各个领域都有着重要的应用，它为我们理解和利用数据提供了有力的工具。
聚类分析_精品文档
1聚类分析内涵1.1聚类分析定义聚类分析（Cluste.Analysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术.也叫分类分析(classificatio.analysis)或数值分类(numerica.taxonomy), 它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法, 所谓类, 通俗地说, 就是指相似元素的集合。
聚类分析有关变量类型:定类变量,定量(离散和连续)变量聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性, 不同类中的个体差异很大。
1.2聚类分析分类聚类分析的功能是建立一种分类方法, 它将一批样品或变量, 按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类.聚类分析的内容十分丰富, 按其聚类的方法可分为以下几种:(1)系统聚类法: 开始每个对象自成一类, 然后每次将最相似的两类合并, 合并后重新计算新类与其他类的距离或相近性测度. 这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止. 并类的过程可用一张谱系聚类图描述.(2)调优法(动态聚类法): 首先对n个对象初步分类, 然后根据分类的损失函数尽可能小的原则对其进行调整, 直到分类合理为止.(3)最优分割法(有序样品聚类法): 开始将所有样品看成一类, 然后根据某种最优准则将它们分割为二类、三类, 一直分割到所需的K类为止. 这种方法适用于有序样品的分类问题, 也称为有序样品的聚类法.(4)模糊聚类法: 利用模糊集理论来处理分类问题, 它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.(5)图论聚类法: 利用图论中最小支撑树的概念来处理分类问题, 创造了独具风格的方法.(6)聚类预报法：利用聚类方法处理预报问题, 在多元统计分析中, 可用来作预报的方法很多, 如回归分析和判别分析. 但对一些异常数据, 如气象中的灾害性天气的预报, 使用回归分析或判别分析处理的效果都不好, 而聚类预报弥补了这一不足, 这是一个值得重视的方法。
第九章SPSS的聚类分析
第九章SPSS的聚类分析1.引言聚类分析是一种数据分析方法，用于将相似的对象划分到同一组中，同时将不相似的对象划分到不同的组中。
SPSS是一种常用的统计软件，提供了聚类分析的功能。
本章将介绍SPSS中的聚类分析方法及其应用。
2.数据准备在进行聚类分析之前，需要准备好待分析的数据。
数据应该是定量变量或者定性变量，可以包含多个变量。
如果存在缺失值，需要处理之后才能进行聚类分析。
3.SPSS中的聚类分析方法在SPSS中，聚类分析方法有两种：基于距离的聚类和基于密度的聚类。
基于距离的聚类方法将对象划分到不同的组中，使得组内的对象之间的距离最小，组间的对象之间的距离最大。
常见的基于距离的聚类方法包括单链接聚类、完全链接聚类和平均链接聚类。
基于密度的聚类方法则通过考虑对象周围的密度来划分对象所属的组。
在SPSS中，可以使用层次聚类和K均值聚类这两种方法进行聚类分析。
3.1层次聚类层次聚类又称为分级聚类，它将对象分为一个个的层级，直到每个对象都成为一个单独的组为止。
层次聚类分为两种方法：凝聚层次聚类和分化层次聚类。
凝聚层次聚类是从每个对象作为一个单独的组开始，然后根据对象之间的距离逐渐合并组，直到所有的对象都合并到一个组为止。
凝聚层次聚类的最终结果是一个层级的分组结构，可以根据需要确定分组的层数。
分化层次聚类是从所有的对象开始，然后根据对象之间的距离逐渐分离成不同的组，直到每个对象都成为一个单独的组为止。
在SPSS中，可以使用层次聚类方法进行聚类分析。
通过选择合适的距离度量和链接方法，可以得到不同的聚类结果。
3.2K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，通过计算对象之间的距离，将对象分为K个组。
K均值聚类的基本思想是：首先随机选择K个对象作为初始的聚类中心，然后将每个对象分配到离它最近的聚类中心，重新计算聚类中心的位置，直到对象不再发生变化为止。
K均值聚类的结果是每个对象所属的聚类，以及聚类的中心。
在SPSS中，可以使用K均值聚类方法进行聚类分析。
第九章聚类分析
• 例：下表是同一批客户对经常光顾的五座商场在购物环境和
服务质量两方面的平均得分，现希望根据这批数据将五座商
7、如果参与聚类分析的变量存在数量级上的差异， 应在Transform Values框中的Standardize选项 中选择消除数量级差的方法。并指定处理是针对变 量的还是针对样本的。By variable表示针对变量， 适于 Q 型聚类分析；By case 表示针对样本，适 于R型聚类分析。
8、单击Statistics按钮指定输出哪些统计量
R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量聚集在 一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量中选择 少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个 数，达到变量降维的目的。
凝聚方式聚类：其过程是，首先，每个个体自成一类； 然后，按照某种方法度量所有个体间的亲疏程度，并将 其中最“亲密”的个体聚成一小类，形成n-1个类；接下 来，再次度量剩余个体和小类间的亲疏程度，并将当前 最亲密的个体或小类再聚到一类；重复上述过程，直到 所有个体聚成一个大类为止。可见，这种聚类方式对n个 个体通过n-1步可凝聚成一大类。
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） 切比雪夫（Chebychev）距离
max xi yi max( 7366 , 6864 )
Block距离
k
xi yi 73 66 68 64 i1
2、计数变量个体间距离的计算方式
卡方（Chi-Square measure）距离 Phi方（Phi-Square measure）距离
聚类分析原理及步骤
聚类分析原理及步骤
一，聚类分析概述
聚类分析是一种常用的数据挖掘方法，它将具有相似特征的样本归为
一类，根据彼此间的相似性(相似度)将样本准确地分组为多个类簇，其中
每个类簇都具有一定的相似性。
聚类分析是半监督学习(semi-supervised learning)的一种，半监督学习的核心思想是使用未标记的数据，即在训
练样本中搜集的数据，以及有限的标记数据，来学习模型。
聚类分析是实际应用中最为常用的数据挖掘算法之一，因为它可以根
据历史或当前的数据状况，帮助组织做出决策，如商业分析，市场分析，
决策支持，客户分类，医学诊断，质量控制等等，都可以使用它。
二，聚类分析原理
聚类分析的本质是用其中一种相似性度量方法将客户的属性连接起来，从而将客户分组，划分出几个客户类型，这样就可以进行客户分类、客户
细分、客户关系管理等，更好地实现客户管理。
聚类分析的原理是建立在相似性和距离等度量概念之上：通过对比一
组数据中不同对象之间的距离或相似性，从而将它们分成不同的类簇，类
簇之间的距离越近，则它们之间的相似性越大；类簇之间的距离越远，则
它们之间的相似性越小。
聚类分析的原理分为两类，一类是基于距离的聚类。
聚类分析详解ppt课件
以上我们对例6.3.1采用了多种系统聚类法进行聚类，其结果 都是相同的，原因是该例只有很少几个样品，此时聚类的过 程不易有什么变化。一般来说，只要聚类的样品数目不是太 少，各种聚类方法所产生的聚类结果一般是不同的，甚至会 有大的差异。从下面例子中可以看到这一点。
动态聚类法（快速聚类）
(4) 对D1 重复上述对D0 的两步得 D2，如此下去 直至所有元素合并成一类为止。
如果某一步Dm中最小的元素不止一个，则称此现 象为结(tie)，对应这些最小元素的类可以任选一对 合并或同时合并。
27
二、最长距离法
类与类之间的距离定义为两类最远样品间的距离， 即
DKL
max
iGK , jGL
聚类分析应注意的问题
（1）所选择的变量应符合聚类的要求
如果希望依照学校的科研情况对高校进行分类，那么可以 选择参加科研的人数、年投入经费、立项课题数、支出经 费、科研成果数、获奖数等变量，而不应选择诸如在校学 生人数、校园面积、年用水量等变量。因为它们不符合聚 类的要求，分类的结果也就无法真实地反映科研分类的情 况。
主要内容
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
聚类分析的种类
（1）系统聚类法（也叫分层聚类或层次聚类） （2）动态聚类法（也叫快速聚类） （3）模糊聚类法 （4）图论聚类法
系统聚类法
对比
常用的系统聚类方法
一、最短距离法 二、最长距离法 三、中间距离法 四、类平均法 五、重心法 六、离差平方和法(Ward方法)
对比
k均值法的基本步骤
(1)选择k个样品作为初始凝聚点，或者将所有样品分成k 个初始类，然后将这k个类的重心(均值)作为初始凝聚点。
聚类分析（ClusterAnalysis）
聚类分析（ClusterAnalysis）（一）什么是聚类聚类，将相似的事物聚集在一起，将不相似的事物划分到不同的类别的过程。
是将复杂数据简化为少数类别的一种手段。
（二）聚类的基本思想：•有大量的样本。
•假定研究的样本之间存在程度不同的相似性，可以分为几类；相同类别的样本相似度高，不同类别的样本相似度差。
•用一些数据指标来描述样本的若干属性，构成向量。
•用某种方法度量样本之间或者类别之间的相似性（或称距离），依据距离来进行分类。
•根据分类来研究各类样本的共性，找出规律。
（三）聚类的应用•商业领域-识别顾客购买模式，预测下一次购买行为，淘宝商品推荐等。
•金融领域-股票市场板块分析•安全和军事领域•o破解GPS伪随机干扰码和北斗系统民用版的展频编码密码o识别论坛马甲和僵尸粉o追溯网络谣言的源头•生物领域•o进化树构建o实验对象的分类o大规模组学数据的挖掘o临床诊断标准•机器学习•o人工智能（四）聚类的对象设有m个样本单位，每个样本测的n项指标（变量），原始资料矩阵：image.png指标的选择非常重要：必要性要求：和聚类分析的目的密切相关，并不是越多越好代表性要求：反映要分类变量的特征区分度要求：在不同研究对象类别上的值有明显的差异独立性要求：变量之间不能高度相关（儿童生长身高和体重非常相关）散布性要求：最好在值域范围内分布不太集中（五）数据标准化在各种标准量度值scale差异过大时，或数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化。
（1）总和标准化。
分别求出各聚类指标所对应的数据的总和，以各指标的数据除以该指标的数据的总和。
image.png这种标准化方法所得到的的新数据满足：image.png（2）标准差标准化，即：image.png这种标准化方法得到的新数据，各指标的平均值为0，标准差为1，即有：image.pngimage.pngPS：比如说大家的身高差异（3）极大值标准差经过这种标准化所得到的新数据，各指标的极大值为1，其余各数值小于1.image.pngPS：课程难易，成绩高低。
第九章SPSS的聚类分析PPT课件
中心位置变化较小.其中最大的变化率小于2%.
29
K-means快速聚类
(三)基本操作步骤
A.菜单选项:analyze->classify->k means cluster B.选定参加快速聚类分析的变量到variables框 C.确定快速聚类的类数(number of clusters).类数应小
第九章 SPSS的聚类分析
1
聚类分析概述
• 概念：
– 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种方法,属多元统计分析方法. – 例如：细分市场、消费行为划分
• 聚类分析是建立一种分类，是将一批样本(或变量)按照在性质上的“亲疏” 程度,在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有 较高的相似性,类间的差异性较大.
•(张三,李四) 2: a=0 b=0 c=1 d=2 J(x,y)=1/1=1 (不相同)
11
聚类分析概述
• 品质型个体间的距离
– Jaccard系数举例:根据临床表现研究病人是否有类似的病
•姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4
•张三 男 1 0 1 0 0
0
•李四 女 1 0 1 0 1
•姓名 授课方式 上机时间 选某门课程
•张三
1
1
1
•李四
1
1
0
•王五
0
0
1
•（张三，李四）：a=2 b=1 c=0 d=0 d(x,y)=1/(1+2)=1/3
•（张三，王五）：a=1 b=2 c=0 d=0 d(x,y)=2/(1+2)=2/3
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层 次 聚 类 的 冰挂 图 Ve rtical Icicle Ca se
4:D商 厦
3:C商 厦
5:E商 厦
2:B商 厦
Nu mber of clusters 1 X 2 X 3 X 4 X
X X X X
X X X X
X X
X X X X
X
X X X X
X X X
X X X X
1:A商 厦
10、单击Save按钮可以将聚类分析的结果以变量的 形式保存到数据编辑窗口中。生成的变量名为 clun_m（如clu2_1），其中n表示类数（如2）， m表示是第m次分析（如1）。 由于不同的距离计算方法会产生不同的聚类分 析结果，即使聚成n类，同一样本的类归属也会因 计算方法的不同而不同。因此实际分析中应反复尝 试以最终得到符合实际的合理解，并保存于SPSS 变量中。
层 次 聚 类 中 的类 成 员 Cl uster M embership Ca se 1:A商厦 2:B商厦 3:C商厦 4:D商厦 5:E商厦 3 Clusters 1 1 2 3 3 2 Clusters 1 1 2 2 2
9、单击Plot按钮指定输出哪种聚类分析图。
Dendrogram选项表示输出聚类分析树形图；在Icicle 框中指定输出冰挂图，其中，All clusters表示输出聚类分 析每个阶段的冰挂图，Specified range of clusters表示 只输出某个阶段的冰挂图，输入从第几步开始，到第几步结 束，中间间隔几步；在Orientation框中指定如何显示冰挂 图，其中，Vertical表示纵向显示，Horizontal表示横向水 平显示。 树形图以躺倒树的形式展现了聚类分析中的每一次类 合并的情况。SPSS自动将各类间的距离映射到0～25之间， 并将凝聚过程近似地表示在图上。
例如，学校里有些同学经常在一起，关系比较 密切，而他们与另一些同学却很少来往，关系比较 疏远。究其原因可能会发现，经常在一起的同学的 家庭情况、性格、学习成绩、课余爱好等方面有许 多共同之处，而关系比较疏远的同学在这些方面有 较大的差异性。为了研究家庭情况、性格、学习成 绩、课余爱好等是否会成为划分学生小群体的主要 决定因素，可以从有关这些方面的数据入手，进行 客观分组，然后比较所得的分组是否与实际相吻合。 对学生的客观分组就可采用聚类分析方法。
最近邻居（Nearest Neighbor）距离：个体与小类中每 个个体距离的最小值。 最远邻居（Furthest Neighbor ）距离：个体与小类中 每个个体距离的最大值。 组间平均链锁（Between-groups linkage）距离：个 体与小类中每个个体距离的平均值。 组内平均链锁（Within-groups linkage）距离：个体 与小类中每个个体距离以及小类内各个体间距离的平均值。 重心（Centroid clustering）距离：个体与小类的重心 点的距离。重心点通常是由小类中所有样本在各变量上的均 值所确定的点。 离差平方和法（Ward’s method）：聚类过程中使小类 内离差平方和增加最小的两小类应首先合并为一类。
• 9.2.2 个体与小类、小类与小类间“亲疏程度”的
度量方法 SPSS中提供了多种度量个体与小类、小类与 小类间“亲疏程度”的方法。与个体间“亲疏程度” 的测度方法类似，应首先定义个体与小类、小类与 小类的距离。距离小的关系亲密，距离大的关系疏 远。这里的距离是在个体间距离的基础上定义的， 常见的距离有：
9.2 层次聚类
• 9.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式
层次聚类又称系统聚类，简单地讲是指聚类过程是按 照一定层次进行的。层次聚类有两种类型，分别是Q型聚类 和R型聚类；层次聚类的聚类方式又有两种，分别是凝聚方 式聚类和分解方式聚类。 Q型聚类：对样本进行聚类，使具有相似特征的样本聚 集在一起，差异性大的样本分离开来。 R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量聚集 在一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量中选 择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量 个数，达到变量降维的目的。
• 例：下表是同一批客户对经常光顾的五座商场在购物环境和
服务质量两方面的平均得分，现希望根据这批数据将五座商 场分类。
编号 A商场 B商场 C商场 D商场 E商场
购物环境 73 66 84 91 94
服务质量 68 64 82 88 90
1、定距型变量个体间距离的计算方式 7.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
层 次 聚 类 中 的凝 聚 状 态 表 Agglomeration S chedule Cl uster Combin ed Cl uster 1 Cl uster 2 4 5 1 2 3 4 1 3 St age Cl uster First Ap pears Cl uster 1 Cl uster 2 0 0 0 0 0 1 2 3
1、选择菜单Analyze－Classify－Hierarchical Cluster，出现窗口：
2、把参与层次聚类分析的变量选到Variable(s)框中。 3、把一个字符型变量作为标记变量选到Label Cases by框中，它将大大增强聚类分析结果的可读 性。 4、在Cluster框中选择聚类类型。其中Cases表示进 行Q型聚类（默认类型）；Variables表示进行R型 聚类。 5、在Display框中选择输出内容。其中Statistics表 示输出聚类分析的相关统计量；Plot表示输出聚类 分析的相关图形。
St age 1 2 3 4
Co efficients 3.606 8.062 11.01 3 28.90 8
Ne xt Stage 3 4 4 0
上表中，第一列表示聚类分析的第几步；第二、 三列表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一类； 第四列式个体距离或小类距离；第五、六列表示本 步聚类中参与聚类的是个体还是小类，0表示样本， 非0表示由第n步聚类生成的小类参与本步聚类；第 七列表示本步聚类的结果将在以下第几步中用到。
9.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
• 聚类分析中，个体之间的“亲疏程度”是极为重要
的，它将直接影响最终的聚类结果。对“亲疏”程 度的测度一般有两个角度：第一，个体间的相似程 度；第二，个体间的差异程度。衡量个体间的相似 程度通常可采用简单相关系数等，个体间的差异程 度通常通过某种距离来测度。 • 为定义个体间的距离应先将每个样本数据看成k维 空间的一个点，通常，点与点之间的距离越小，意 味着他们越“亲密”，越有可能聚成一类，点与点 之间的距离越大，意味着他们越“疏远”，越有可 能分别属于不同的类。
6、单击Method按钮指定距离的计算方法。
Measure框中给出的是不同变量类型下的个体 距离的计算方法。其中Interval框中的方法适用于 连续型定距变量；Counts框中的方法适用于品质 型变量；Binary框中的方法适用于二值变量。 Cluster Method框中给出的是计算个体与小类、 小类与小类间距离的方法。 7、如果参与聚类分析的变量存在数量级上的差异， 应在Transform Values框中的Standardize选项 中选择消除数量级差的方法。并指定处理是针对变 量的还是针对样本的。By variable表示针对变量， 适于 Q 型聚类分析；By case 表示针对样本，适 于R型聚类分析。
• 9.2.4 层次聚类的应用举例
1、利用31个省市自治区小康和现代化指数数据进 行层次聚类分析。 利用SPSS层次聚类Q型聚类对31个省市自治 区进行分类分析。其中个体距离采用平方欧式距离， 类间距离采用平均组间链锁距离，由于数据不存在 数量级上的差异，因此无需进行进行标准化处理。 • 2、利用裁判打分数据进行聚类分析。
Block距离
x i yi 73 66 68 64
i 1
k
2、计数变量个体间距离的计算方式
卡方（Chi-Square measure）距离 Phi方（Phi-Square measure）距离
3、二值（Binary）变量个体间距离的计算方式
简单匹配系数（Simple Matching） 雅科比系数（Jaccard）
第九章
SPSS聚类分析
本章内容
• 9.1 聚类分析的一般问题 • 9.2 层次聚类 • 9.3 K-Means聚类
9.1 聚类分析的一般问题
• 9.1.1 聚类分析的意义
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统 计分析方法。 聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法，它能 够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质 上的亲疏程度（各变量取值上的总体差异程度）在没有先验 知识（没有事先指定的分类标准）的情况下进行自动分类， 产生多个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，不 同类间个体特征的差异性较大。
8、单击Statistics按钮指定输出哪些统计量
Agglomeration schedule表示输出聚类分 析的凝聚状态表；Proximity matrix表示输出个体 间的距离矩阵；Cluster Membership框中， None表示不输出样本所属类，Single Solution表 示指定输出当分成n类时各样本所属类，是单一解。 Range of solution表示指定输出当分成m至n类 （m小于等于n）时各样本所属类，是多个解。
Ca se 1:A商厦 2:B商厦 3:C商厦 4:D商厦 5:E商厦
1:A商厦 .000 8.062 17.80 4 26.90 7 30.41 4
5:E商厦 30.41 4 38.21 0 12.80 6 3.606 .000
Th is is a dissimilari ty m atrix
• 9.2.3 层次聚类的基本操作
注：聚类分析的几点说明
பைடு நூலகம்
所选择的变量应符合聚类的要求：所选变量应能够从不同的侧面反映 我们研究的目的； 各变量的变量值不应有数量级上的差异（对数据进行标准化处理）： 聚类分析是以各种距离来度量个体间的“亲疏”程度的，从上述各种 距离的定义看，数量级将对距离产生较大的影响，并影响最终的聚类 结果。 各变量间不应有较强的线性相关关系