twostep聚类算法
游戏数据聚类分析TwoSteps
SPSS进行数据分析
点击选项，弹出如下的面板
离群值处理：这里主要是针对CF填满后，如何对离群值的 处理。 关于噪声处理，此处默认即可 内存分配：指定聚类算法应使用的最大的内存量。如果该 过程超过了此最大值，则将使用磁盘存储内存中放不下的 信息。此项默认就行了。 连续变量的标准化：聚类算法处理标准化连续变量。
数据选取据作分析，提取特征 呢？我们要做的是提取次日留存用户的特征，因此，根据 需要我们提取了一些用户的数据点。
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打开“菜单|分类|两步聚类”
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要进行变量选择，如果是分类变量，就选择进入分类变量， 如果是连续变量，就选择进入连续变量。
结果分析
“模型摘要”视图显示聚类模型的快照或摘要，包括加阴 影以表示结果较差、尚可或良好的聚类结合和分离的 Silhouette 测量。该快照可让您快速检查质量是否较差， 如果较差，可返回建模节点修改聚类模型设置以生成较 好的结果。
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距离变量：确定计算两个变量之间的相似性，对数相似值 系统使用对数似然距离计算，而欧式距离是以全体变量为 连续性变量为前提的，由于我们的数据中存在分类型变量， 因此这里选择对数相似值。 聚类数量：允许指定如何确定聚类数。如果自动确定 将会使用聚类准则中指定的准则[BIC 或者 AIC]，自动确 定最佳的聚类数，或者设置最大值。也可以指定一个固定 值，不过一般来说就自动确定OK了。 连续变量计数：对一个变量是否进行标准化的设置。
聚类分析理论—TwoSteps
TwoSteps算法的优势
TwoSteps支持数值型和分类型数据，这对于我们而言在 使用时就方便很多，此外游戏数据一般来说都很大， TwoStep在这方面来说还是很具有优势的，数据迭代过 程中的内存消耗和聚类数目确定，TwoStep表现的都很 好，两步聚类避免了距离矩阵过大，导致算法执行效率下 降，而这也是优势所在 。
两步聚类中文版详解
目录第一节摘要 (2)第二节介绍 (2)第三节统计方法 (3)第四节两步聚类方法的分析 (3)第五节案例研究 (7)第六节输入 (7)第七节输出 (8)第八节讨论 (10)第九节结论 (11)第一节摘要本文利用SPSS两步聚类的方法将现有的数据分为三个集群以分析银行客户的信息。
对于我们的案例研究，这个方法是完美的，因为与其他经典聚类方法相比，两步聚类方法采用混合数据（包括连续和分类变量），它也发现了最优数量的集群。
两步聚类方法创建三个客户的配置文件，最大的一组包括最有资历（与银行合作时间悠久）的客户，其信用卡申请的目的是教育或者公司业务。
第二组主要包括拥有房产的客户，但主要是失业，他们信用卡申请的目的在于再培训或者添置家庭用品。
第三组主要是包括那些拥有未知属性的人，他们申请额度的目的在于购买汽车、添置电视或者教育。
本文所涉及的研究目的主要在于便于本行更好的管理以加强公司的利润空间。
第二节介绍在不同的领域中，不同的应用程都序可以使用聚类算法。
然而,大多数的这些算法只处理数值数据和分类数据。
然而,现实世界的数据可能包含数值和分类属性。
两步聚类的方法是SPSS中解决这个问题的一个途径之一。
在本文中,我们打算从一个银行提供的公共数据集中使用两部聚类的方法来确定银行客户的资料。
该方法的优势在于可以确定适当数量的集群,所以我们的目标是找到这个概要文件的数量,有效地管理现有的和可能存在的客户。
在下面几节中,我们介绍两步聚类的方法和案例研究中的输入、输出和结果的分析。
第三节统计方法数据分组(或数据集群)是一种方法,可以形成具有类似特征的类的对象。
集群通常是与分类混淆,但有一个主要的区别,即分类时,对象被分配到预定义的类,而在集群的情况下,必须定义这些类。
我们预计数据时使用集群技术自然得分组到不同的类别。
集群类别的物品有很多共同的特点,例如,客户、事件等等。
如果问题是复杂的,在聚类数据前,其他数据挖掘技术也可以应用(如神经网络和决策树)。
SPSS Statistics 19_聚类分析
此外还有中间距离法（Median Clustering)、类内平均法(Within-Groups
Linkage)等
12
2 系统聚类
系统聚类
优点
聚类变量可以是分类或连续型变量； 既可以对变量聚类，也可以对数据点/记录聚类(市场细分一般都是对记录聚类)； 一次运行即可得到完整的分类序列；
确定样品间相似的度量
距离度量 相似性度量
确定样本点的聚类数量
实际应用中，一般推荐4-6类(5% < 细分群体占比 < 35%)
对聚类结果进行描述和解释
验证细分方案的可接受性 描述各细分群体(交叉表分析) 市场定位(Positioning)
7
©确定目标消费群体 (Targeting) 2009 SPSS Inc.
分类变量：使用卡方(Chi-square)统计量作为距离指标 连续型变量：一般使用欧式平方距离进行距离度量
© 2009 SPSS Inc.
8
1 聚类分析
使用聚类分析时应关注的一些问题(续)：
聚类方法的选择
系统聚类法(Hierarchical Clustering)，也称分层聚类法 K-均值聚类法(K-means Clustering)，也称快速聚类法 两步聚类法(TwoStep Clustering)，一种较智能化的聚类方法
2 系统聚类练习
基本思路：综合考察城市的若干社会、经济发展指标(来源《中国城市统计 年鉴》)，譬如
城市化程度 生活质量和收入水平 经济发展水平
采用系统聚类法对城市进行系统、科学的分类
二步聚类算法
二步聚类算法二步聚类算法是一种常用的数据分析方法，它能够将数据集划分为不同的簇，使得簇内的数据点相似度较高，而簇间的数据点相似度较低。
本文将介绍二步聚类算法的基本原理、流程和应用。
一、二步聚类算法的基本原理二步聚类算法是一种层次聚类算法，它基于迭代的思想，通过反复执行两个步骤来完成聚类过程。
这两个步骤分别是：初始化和更新簇。
1. 初始化：首先，从数据集中随机选择k个样本作为初始聚类中心，其中k为预先设定的簇的数量。
这些初始聚类中心将作为每个簇的代表。
2. 更新簇：对于每个数据点，计算其与各个簇中心的相似度，并将其分配给最相似的簇。
然后，根据分配结果重新计算每个簇的中心，即将簇中所有数据点的均值作为新的簇中心。
重复执行上述两个步骤，直到簇中心不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。
最终得到的簇中心和分配结果即为最终的聚类结果。
二步聚类算法的具体流程如下：1. 初始化：从数据集中随机选择k个样本作为初始聚类中心。
2. 更新簇：计算每个数据点与各个簇中心的相似度，并将其分配给最相似的簇。
然后，重新计算每个簇的中心。
3. 判断停止条件：判断簇中心是否发生变化或达到预定的迭代次数。
4. 若满足停止条件，则输出最终的聚类结果；否则，返回步骤2继续执行。
三、二步聚类算法的应用二步聚类算法广泛应用于各个领域的数据分析任务中，如市场分析、社交网络分析、图像处理等。
1. 市场分析：通过对消费者的购买行为数据进行聚类，可以识别出不同的消费者群体，从而为企业提供精准的营销策略。
2. 社交网络分析：通过对社交网络中的用户关系数据进行聚类，可以发现用户之间的社区结构，从而为社交网络平台提供个性化推荐和社区管理等功能。
3. 图像处理：通过对图像特征进行聚类，可以将相似的图像归为一类，实现图像检索和图像分类等任务。
四、总结二步聚类算法是一种常用的数据分析方法，它通过迭代的方式将数据集划分为不同的簇，使得簇内的数据点相似度较高，簇间的数据点相似度较低。
第十二讲-2聚类分析
聚类结果的验证和进一步分析
根据聚类树，究竟聚成几类合适？
考虑每类中含有的变量不能太少，相对均 衡
如何验证聚类结果？类间差异是否显著？ 各类的特征如何？将来如何结合专业解释 ？
进行方差分析或非参数检验，理想结果类间
差异有统计学意义
17
同样数据，记录聚类结果
18
在method中必须指定标准化方法
4，聚类前应对变量作预处理，剔除无效变量以及缺失值过 多的变量。
5，一般需对变量作标准化变换，以消除量纲和变异大幅波
动的影响。
37
等间隔测度的变量选择连续变量距离测度方法Interval
离散分布的计数变量选择counts
15
对于二值变量选择Binary，1表示出现，0表示不出现
聚类谱系图（聚类树）
相对类间距离25
五类：五个变量各成一类； 四类：organic和CEC变量合并为一类 两类：organic和CECSANDFRAC一类，两外一类
方法:有多种聚类方法 聚类结果的解释和证实
5
二、相似系数
意义:用相似系数度量指标和样品间的相似程度.
1.指标(变量)间的相似系数:
①变量为计量数据 相关系数(r)
rij
lx y lxx lyy
②变量为计数数据(等级或两分类)
列联系数(C)
2 C 2 n
二、相似系数
2.个体(样品)间的相似系数
21
四、快速样品聚类 计算步骤
(k-means cluster)
1.事先人为指定分类数(k类).
2.根据数据本身的结构确定k类的原始中心点
(mean).
3.逐一计算每个记录到各个类别中心点的距离， 就近归类。计算新的中心点(用平均数表示).
采用两步训练法的多目标分布估计算法
控制与决策
Control and Decision
文章编号: 1001-0920 (2010) 07-1105-04
采用两步训练法的多目标分布估计算法
2010 年 7 月 Jul. 2010
罗辞勇, 卢 斌, 陈民铀
(重庆大学 a. 电气工程学院，b. 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044)
(a. School of Electrical Engineering，b. State Key Laboratory of Power Transmission Equipment and System Security and New Technology，Chongqing University，Chongqing 400044，China. Correspondent：LUO Ci-yong，E-mail: luociyong@)
ξ = ζ + ε,
(1)
其中 ε 是一个 n 维均值为 0 的噪声向量.
Individual solutions Pareto Set
图 1 RM-MEDA的核心思想
3.1 RM-MEDA-TSTM算法框架 算法框架如下: Step 1: 初始化: 令 t = 0. 产生一个初始化种群
Pop(0), 并计算在 Pop(0) 中每个个体的目标值. Step 2: 停止条件: 如果停止条件满足, 则终止并
来, Zhang等[7]提出了基于规则模型的多目标分布估 计算法(RM-MEDA), 该算法是在 EDA 基础上结合连 续 MO 问题的 Pareto 解集在决策空间上的特性而产 生的新算法, 与 NSGA-II-PCX 及 GDE 3 相比, 其在多 样性上显示了卓越的性能. RM-MEDA 具有良好多样 性的同时, 其运算时间也相对较长. 文献[7]指出, 良好 的计算性能应有相应的代价, 但耗时较多的算法在实 际应用中会受到限制.
twostep聚类算法
twostep聚类算法Twostep聚类算法是一种常用的聚类算法，它通过两个步骤来实现数据的聚类。
本文将介绍Twostep聚类算法的原理、步骤以及应用。
一、原理Twostep聚类算法是一种基于划分的聚类算法，它通过两个步骤来实现数据的聚类。
第一个步骤是初始聚类，将数据集划分为多个初始簇。
第二个步骤是后续聚类，将初始簇进一步细分为更小的簇。
二、步骤1. 初始聚类：在初始聚类步骤中，Twostep聚类算法采用一种启发式的方法来划分数据集。
它首先将数据集划分为若干个初始簇，初始簇的数量可以事先指定或者根据数据集的特征自动确定。
初始簇的划分是通过计算数据点之间的相似度来实现的，相似度可以使用不同的度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
根据相似度的计算结果，将相似度较高的数据点划分到同一个初始簇中，直到所有数据点都被划分到一个初始簇中为止。
2. 后续聚类：在后续聚类步骤中，Twostep聚类算法通过迭代的方式将初始簇进一步细分为更小的簇。
具体来说，它首先选择一个初始簇，然后将该初始簇中的数据点划分为两个子簇。
划分子簇的方法可以是随机选择一个数据点作为划分点，或者根据某种准则选择最佳划分点。
划分子簇后，将两个子簇分别作为新的初始簇，继续进行后续聚类步骤，直到满足停止准则为止。
三、应用Twostep聚类算法在实际应用中具有广泛的应用价值。
以下是一些常见的应用领域：1. 文本聚类：Twostep聚类算法可以应用于文本聚类任务，通过对文本进行初始聚类和后续聚类，可以将相似主题的文本归为一类，实现文本的自动分类和整理。
2. 图像聚类：Twostep聚类算法可以应用于图像聚类任务，通过对图像进行初始聚类和后续聚类，可以将相似内容或特征的图像归为一类，实现图像的自动分类和检索。
3. 社交网络分析：Twostep聚类算法可以应用于社交网络分析任务，通过对用户行为数据进行初始聚类和后续聚类，可以发现用户之间的相似性和关联性，为个性化推荐、社群发现等任务提供支持。
中医证候规范和测量的多元统计学方法研究进展_李国春_王均琴_刘德麟_余小金_吴勉
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通讯作者：吴勉华（1955－），男，江苏通州人，教授，博士，研究方向：中医病因病机研究及中西医结合治疗肿瘤，E-mail：mhwu@njutcm．edu．cn。
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twostep聚类算法
两步聚类算法（Two-Step Cluster）是一种聚类方法，它主要包含两个步骤：预聚类（pre-clustering）和聚类（clustering）。
在预聚类步骤中，使用一个快速的聚类算法将数据集划分为若干个较小的子集，也称为“网格”。
这个聚类算法通常选择
K-means算法，因为它既快速又适用于处理连续变量。
同时，需要选择适当的簇的数量。
在聚类步骤中，使用密度连接方法（Density Linkage）来合并预聚类中的网格。
在这个过程中，需要选择合适的连接方式和合并的阈值。
两步聚类的优点是它可以处理不同类型的变量，包括连续变量和离散变量。
此外，它还可以处理缺失值，因为它使用了一种基于概率模型的方法来估计缺失值。
以上是两步聚类的基本介绍，如需了解更多信息，建议查阅专业书籍或论文。
两步聚类的算法流程如下：
1. 预聚类：
* 将数据集分成K个子集，每个子集称为一个网格。
这个过程可以使用K-means算法实现。
* 在每个网格中，计算每个数据点到网格中心的距离，并将该数据点标记为该网格的成员。
2. 聚类：
* 对于每个网格，找到该网格中所有其他网格的距离，并
计算它们的平均距离。
* 将平均距离小于某个阈值的所有网格合并成一个新的网格。
这个过程可以通过计算所有网格间的最小距离来实现。
* 重复步骤2，直到所有的网格都合并成一个大的聚类。
3. 结果评估：
* 对于每个聚类，计算其内部密度（即聚类内所有数据点之间的平均距离）。
* 如果某个聚类的内部密度低于某个阈值，则将该聚类进一步拆分为两个或更多的子聚类。
* 重复步骤3，直到所有的聚类都满足内部密度要求。
4. 结果输出：
* 将最终的聚类结果作为输出。
需要注意的是，两步聚类的效率和效果取决于预聚类的质量和聚类算法的选择。
因此，在实际应用中，需要根据数据集的特点和实际需求选择合适的预聚类算法和聚类算法。
同时，也需要根据实际情况选择合适的阈值和参数。