第10章 对调查对象的分类抽样调查课件

)
Jffreys&Matusita距离
D ( x, y ) k 1
n

1
xk
yk

2
1/ 2

• 马氏距离（Mahalanobis） 定义多变量向量 X ( x1, x2 ,..., xn ) ，其均值为 M (m1 , m2 ,..., mn ) 协方差矩阵为 D ( X ) ( X M ) ( X M )
i i i i i i
1 xi yi 2 i
第二节 分层聚类
• 概念完全按照反映对象特征的数据把对象 进行分类，这在统计上称为聚类分析。 • 聚类分析不同于因素分析：因素分析是根 据所有变量间的相关关系提取公共因子； 聚类分析是先将最相似的两个变量聚为一 小类，再去与最相似的变量或小类合并， 如此分层依次进行； • 聚类分析不同于判别分析：事先有了某种 分类标准之后，判定一个新的研究对象应 该归属到哪一类别，这在统计上则称为判 别分析(discriminant analysis)。
总结：X与Y的距离实质是（X-Y）的模：，计 算该距离之前要标准化模式向量单位
几种距离定义
• 明可夫斯基距离 公式：
m n DM ' ( xi , yi ) xik ykj k 1 总结：L-p范数空间的距离定义，m=2：欧式距 离相等，m=1：曼哈顿距离，m为无穷大：切 比雪夫距离 1 m
制定分类：最多5类， 最少2类，将结果表存 在原始数据表中
第5步 点入【保存】，在【方案范围】指定要分成最少类、 最多类时各样本所属的类，点击【继续】【确定】
每一步被合 并的对象
参与聚类的是原始的样 本还是已经合并的小类
的 输 出 结 果
层 次 聚 类 过 程 的 步 骤 号
聚类步骤 聚类系数：距离
第2步 将用于聚类的所有 变量选入【变量；把区分 样本的标签 (本例为“地 区”)选入【标注个案】；
在【分群】下选择【个案】(本例选择对样本聚类，即对“地区” 进行分类)，若对变量进行聚类，在【分群】下选择【变量】
第3步 点入【绘制】选中【树状 图】，根据需要选择其它选项
SPSS
的 操 作 步 骤
几种距离定义
• 曼哈顿距离
D ( x , y ) ( xk y k )
k 1 n
• 切比雪夫距离
D( x, y ) max( xk yk )
• Camberra距离(Lance距离，Williams距离)
D ( x, y ) (
k 1 n
xk y k
xk y k
匹配测度
• 简单匹配距离
D(i, j ) qr t
对应的相似度函数
ps S (i, j ) t
• Jaccard系数(Tanimoto系数)
S (i, j ) p pqr
匹配测度
• Dice系数
p S (i, j ) 2p q r
匹配测度
• 汉明距离
D(i, j ) q r
K均值聚类法分为如下几个步骤
• 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出 C个比较合适的 样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将 样本均值作为初始聚类中心。 • 二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。 2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中， 重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重 复操作，直至所有样本归入相应类中。 • 三、判断聚类是否合理 • 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修 改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。


XY


E Y Y
2 2


XY


相关系数是中心化的夹角余弦
相似度量
• 指数相关系数
3 xi yi 2 1 n e( X , Y ) exp 2 n i 1 4 i
2 i 为相应分量的协方差，n为矢量维数，不受量
匹配测度
• 其它匹配距离定义方法
Rao测度
p t
p qr
Kulzinsky系数
2 p s 2 p s q r
p p 2q r ps p s 2q r
等等
10.1.4相似度量
• 余弦相似度函数
X TY S ( X ,Y ) X *Y
类间距离：默认用离差平方和法
SPSS
的 操 作 步 骤 点间距离： 平方欧氏距离
第4步 点入【方法】， 在【聚类方法】中选 择类间距离的定义方 法；在【度量标准】 的【区间】下选择点 间距离的定义方法； 在【转换值】的【标 准化】框中选择否对 原始数据进行标准化 处理。
SPSS
的 操 作 步 骤

数据标准化(SPSS)
【分析】【描述统计】 【描述】主对话 框 将需要标准化的变量选入【变量】 【将标准 化得分另存于变量】 【确定】
各指标均值差 别太大，需要 进行标准化
SPSS
的 输 出 结 果
的 输 出 结 果
层 次 聚 类 的 树 状 图
分成四类

最大距离作为相对距离25 ，其余的距离都换算成与 之相比的相对距离大小
SPSS
分成两类




冰柱图
SPSS 的 输 出 结 果
根据层次聚类需要的结果进行分类汇总
类别 地区 地区个数
第一类
第二类
北京，天津，上海
SPSS
0表示 本步聚 类的原 始样本， 第一次 出现； 其他数 字则表 示第几 步聚类 生成的 小类参 与了本 步聚类。
• 以上结果的说明 首先把31个地区各自作为一类(共有31类)。 第 1 步是把距离最近的两个地区21( 海南 ) 和 地区 30( 宁夏 ) 合并成一类。第 2 步被合并的 是 21 和地区 29( 青海 ) ，这里的“ 21” 实际上 是指在第1步中被合并的类别，只是用 “21”表示21(海南)所在的类别
例题：根据我国 31 个省市自治区 2006 年的 6 项主要经济指标数据，采用快速聚类法进 行分类，并对结果进行分析
（表格数据未显示完整，有31个省份的6个经济指标）
数据检查
可以先观察6项经济指标的有关描述统计量 若原始变量取值差异较大，应先将原始数据 进行标准化，避免变量值差异过大对分类结 果的影响
T M
定义服从同一分布，且协方差矩阵为 量，则 X , Y 差异度：
DM ( X ) ( X Y ) T 1 ( X Y )
的随机变
容易证明，马氏距离对一切非奇异线性变换都是 不变的，这说明它不受特征量纲选择的影响。
10.1.3匹配测度
• 特指二元向量的相似性测度 p：两个物体都为1的变量个数 q：i物体为1，j物体为0的变量个数 r：i物体为0，j物体为1的变量个数 s：两个物体都为0的变量个数 t：t=p+q+r+s，所有变量的个数
第三节 K-均值聚类
• K-means （J.B.MacQueen ， 1967 ）算法，是 目前诸多聚类算法中一种极有影响的技术，常常 采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。 • K-means 算法的特点——采用两阶段反复循环过 程算法，结束的条件是不再有数据元素被重新分 配：① 指定聚类，即指定数据 到某一个聚类，使 得它与这个聚类中心的距离比它到其它聚类中心 的距离要近。② 修改聚类中心。 • 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。 当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效 果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可 伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N 是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说， K<<N，t<<N 。
河北，辽宁，安徽，福建，河南，湖 北，湖南，四川 山西，内蒙古，吉林，黑龙江，江西， 广西，海南，重庆，贵州，云南，西 藏，陕西，甘肃，青海，宁夏，新疆 江苏，浙江，山东，广东
3
8
第三类
16
第四类
4
聚类分析小结
• 聚类分析：按照对象之间的“相似”程度把对象 进行分类，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 • 聚类分析的前期准备工作：各变量的量纲一致转 换，如将各变量均作标准化转换 • 分类： – 按照变量对所观察的样本进行分类称为Q型聚 类（把行分为若干类） – 按照样本对多个变量进行分类，则称为R型聚 类（把列指标分为若干类）
层次聚类(hierarchical cluster)
层次聚类又称系统聚类，或分层聚类 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。 计算类间距离(与上面介绍的点间距离不同 )的方法有很多，不同方法会得到不同的聚 类结果，常用的是离差平方和法 (Ward’s method)，又称Ward法
定义：汉明距离用于信息论中，它对应的是两个等长的 字符串在相同位置上不同字符的个数。汉明重量是指一 个字符串相对于与它等长的零字符串的汉明距离。 汉明距离是在信息误差检测和矫正码领域提出来的。 信号距离：在数据传输过程中信号数据位发生翻转的次 数； 编辑距离（Levenshtein）：两个字符之间有一个转成另 一个所用的最少的编辑操作次数，操作包括：替换、插 入、删除一个字符
该函数反映了两个向量之间夹角的余弦值，对放 大和缩小相对变换无影响。一般在使用前需要对 个元素进行无量纲化处理。
相似度量
• 皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)