一文全面了解分类分析和聚类分析
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。
统计学中的分类与聚类分析
统计学中的分类与聚类分析统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，对于各个领域的研究和应用起着重要的作用。
在统计学中，分类与聚类分析是两个基本的方法。
它们不仅在学术界得到广泛运用，也在商业领域以及社会科学中发挥着重要的作用。
一、分类分析分类分析是一种通过定义和识别不同类别的方法，将数据按照预设的类别进行划分。
在分类分析中，研究人员首先选择合适的变量，通过对这些变量的测量和观察，获得所需的数据。
然后，通过采用适当的数学和统计模型，将数据划分到不同的类别中。
分类分析的应用广泛。
比如，在医学研究中，分类分析能够帮助研究人员判断不同群体的特征，从而更好地进行预防和治疗。
在市场营销领域，分类分析则可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，从而制定有效的市场策略。
此外，分类分析还可以用于社会科学研究中，帮助我们理解不同人群的行为和态度。
二、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法，通过将数据样本分成不同的群组或聚类，揭示数据内在的结构和规律。
与分类分析不同，聚类分析不需要事先定义好类别，而是根据数据本身的特点进行自动分组。
聚类分析属于非监督学习，它可以应用于许多领域，包括生物学、社会学、经济学等。
在生物学研究中，聚类分析可以帮助研究人员发现不同物种之间的关系，从而推断出生物进化的过程。
在社会学研究中，聚类分析则可以帮助我们理解不同人群的行为模式，发现社会分布和人口组成的规律。
三、分类与聚类的关系分类和聚类是统计学中两个相互关联的概念。
分类可以看作是一种预测性的分析方法，它将待分类的数据样本与已知类别的样本进行比较，然后根据相似性进行划分。
而聚类则是一种描述性的分析方法，它从数据本身的相似性出发，将数据样本进行自动分组。
分类和聚类的关系在实际应用中有很大的重叠。
有时候，我们可以根据已有的分类信息，将数据分成不同类别，并进一步使用聚类分析来发现数据内在的结构。
而在某些情况下，我们也可以先使用聚类分析将数据分组，再根据分组内的特征进行分类。
第十四章-聚类分析
也叫快速聚类\动态聚类、逐步聚类、迭代 聚类）（quick cluster method、kmeans model ）
适用于样本量很大的情形，用系统聚类法 计算的工作量极大，作出的树状图也十分复 杂, 不便于分析
1、原理
➢选择初始凝聚点 ➢根据欧氏距离将每个样品归类 ➢各类的重心代替初始凝聚点 ➢根据欧氏距离将每个样品归类，…… ➢直至达到指定的迭代次数或达到终止迭代的 判据要求
8.Mcquitty的相似分析法(Mcquitty's similarity analysis)
9.最大似然估计法(EML)
10.密度估计(density linkage)
11.两阶段密度估计法(two-stage density linkage)等。
4、系统聚类法的性质
➢ 单调性
中间距离法、重心法不具有单调性 ➢ 空间的浓缩与扩张
4、菜单：
Analyze-classify-K means Cluster
5、分析实例(P416 data13-02)
三、Hierarchical Cluster 过程 1、系统聚类的基本思想
➢ 相近的聚为一类(以距离表示，样品聚类) ➢ 相似的聚为一类(以相似系数表示，变量聚类)
2、方法原理
9、共线性问题
对纪录聚类结果有较大的影响 最好先进行预处理
10、变量的标准化
变量变异程度相差非常大时需要进行 标准化后会削弱有用变量的作用
11、异常值
影响较大 还没有比较好的解决办法 应尽力避免
12、分类数
从实用角度讲，2～8类比较合适
13、专业意义
一定要结合专业知识进行分析
二、K-means Cluster 过程
聚类分析与分类分析
分割准则：
Gini指数变化 信息增益（熵） 上面两个准则是值越大，表示节点越 “不纯”，越小表示越“纯” （二者选一即可）
决策树应用于肿瘤基因表达谱的分类分析
分类分析
上述无监督的聚类分析可同时对样本和基因进行聚类。而有监督的分类分 析一般是单向的，即以基因为属性，构建分类模式对样本的类别进行预测。还 可以同时进行疾病相关基因的挖掘。 常用分类方法： • Fisher线性判别 • K近邻分类法（略） • PAM方法 • 决策树
Fisher线性判别
Fisher线性判别的思想是： 找到一个投影矩阵，通过这个投影矩阵将各类样本数据映射到一个新的空间， 使得投影后两类相隔尽可能远，而同一类内的样本尽可能聚集。
像上图所示的两种投影方案，左边的投影方向可以将两种样本区分开 来，而右边的投影方向不能区分开来，所以左边的投影方向更好。
PAM方法
又叫K-medoids（K-中心点）聚类，使K-means（K-均值）聚类的改进。 基本思想：每类样本的质心向所有样本的质心进行收缩。
基因2
基因1
K-均值聚类和K-中心点聚类区别： k-means的质心是各个样本点的平均，可能是样本点中不存在的点 k-medoids的质心一定是某个样本点的值 这个不同使他们具有不同的优缺点：
决策树优点： 不需要使用者了解很多背景知识（这同时也是它的最大缺点）， 概念 简单， 计算效率高 作为一种非参数分类方法，使用者不需要输入任何参数 分类的结果意义明确， 可解释性强
有关决策树的演变算法也很多
报告中的聚类分析与群体分类方法
报告中的聚类分析与群体分类方法一、聚类分析的概念与应用1.1 聚类分析的定义和原理1.2 聚类分析在数据挖掘中的应用1.3 聚类分析在市场营销中的应用二、常用的聚类算法及其优劣2.1 K-means算法2.2 层次聚类算法2.3 密度聚类算法2.4 优劣比较及应用场景三、聚类分析中的数据预处理方法3.1 数据清洗与缺失值处理3.2 数据标准化与归一化3.3 数据降维与特征选择四、群体分类方法的概念与意义4.1 群体分类方法的定义和原理4.2 群体分类方法在市场分析中的应用4.3 群体分类方法在社会科学研究中的应用五、常用的群体分类算法及其优劣5.1 决策树算法5.2 支持向量机算法5.3 神经网络算法5.4 优劣比较及应用场景六、聚类分析与群体分类方法的应用案例解析6.1 基于聚类分析的用户行为模式挖掘6.2 基于群体分类方法的客户细分策略6.3 基于聚类分析和群体分类的社交媒体用户分类以上是本文的主要标题，下面将对每个标题进行详细论述。
首先介绍了聚类分析的概念和应用领域。
聚类分析是一种将相似对象归类为一组的数据探索方法，广泛应用于数据挖掘和市场营销等领域。
然后分析了常用的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法和密度聚类算法，比较了它们的优劣和适用场景。
接下来介绍了聚类分析中的数据预处理方法，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化和降维与特征选择等方法。
然后转入群体分类方法的概念和意义。
群体分类方法是一种将实例分为不同群体或类别的数据分析方法，常用于市场分析和社会科学研究。
接着介绍了常用的群体分类算法包括决策树算法、支持向量机算法和神经网络算法，比较了它们的优劣和适用场景。
最后给出了聚类分析与群体分类方法的应用案例解析，包括基于聚类分析的用户行为模式挖掘、基于群体分类方法的客户细分策略和基于聚类分析和群体分类的社交媒体用户分类。
通过对以上6个标题的论述，读者可以全面了解聚类分析与群体分类方法的定义、原理、常用算法和应用场景，以及相应的数据预处理方法。
聚类和分类的区别
聚类和分类的区别
聚类是指利用计算机根据样本之间的相似度将整个样本集合聚集成若干个类的过程。
其目标是使得属于同一个类的样本尽量相似，而属于不同类的样本差别明显。
系统聚类法和k-Means算法是目前聚类分析中应用最多的两种方法。
分类是根据已经掌握的每类若干样本的数据信息，总结出分类的规律性，建立判别公式和判别规则。
聚类和分类
当遇到新的样本时，只需根据判别公式和判别规则，就能判别该样本所属的类别。
分类技术包括统计、模式识别、人工智能、神经网络等多个领域。
目前常用的分类方法有Bayes判别法、k最近邻(kNN)方法、支持向量机(SVM)方法、决策树方法等。
聚类是一种无指导的学习过程，而分类则是有指导的学习过程。
聚类和分类的区别还在于：聚类事先没有类表，完全是按照样本间的相似度来进行，即先有样本后有类；而分类则是基于某种预定的类表，将类表中的条目赋给样本，即先有类后有样本。
统计学中的分类与聚类分析方法研究
统计学中的分类与聚类分析方法研究统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，其中分类与聚类分析方法是统计学中的重要组成部分。
分类与聚类分析方法可以帮助我们理解数据之间的关系、发现隐藏的模式，并为决策提供有力的支持。
本文将探讨分类与聚类分析方法的基本原理、应用场景以及未来发展趋势。
一、分类与聚类分析方法的基本原理分类与聚类分析方法是通过对数据进行分组，将相似的数据归为一类或一簇，从而揭示数据内在的结构和规律。
分类分析方法主要基于样本的特征进行分类，常用的方法包括决策树、支持向量机等。
聚类分析方法则是通过计算数据之间的相似度或距离，将相似的数据聚集在一起，常用的方法有K-means、层次聚类等。
二、分类与聚类分析方法的应用场景1. 市场细分在市场营销中，分类与聚类分析方法可以帮助企业将消费者细分为不同的群体，从而更好地了解他们的需求和行为习惯。
通过对消费者的特征进行分类，企业可以有针对性地开展产品定位、推广和营销活动，提高市场竞争力。
2. 医学诊断在医学领域，分类与聚类分析方法可以帮助医生对患者进行疾病诊断。
通过对患者的病历、体征和实验室检查结果进行分类或聚类，医生可以更准确地判断患者的病情和预测疾病的发展趋势，为患者提供更好的治疗方案。
3. 社交网络分析在社交网络中，分类与聚类分析方法可以帮助我们理解人际关系的结构和演化规律。
通过对用户的行为数据进行分类或聚类，我们可以发现用户之间的社交群体、影响力节点以及信息传播路径，为社交网络的管理和优化提供依据。
三、分类与聚类分析方法的未来发展趋势1. 多模态数据分析随着科技的发展，我们可以获取到越来越多的多模态数据，如文本、图像、音频等。
未来的分类与聚类分析方法将更加注重多模态数据的融合和分析，从而挖掘更深层次的信息和知识。
2. 深度学习与分类聚类的结合深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，其在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
未来的分类与聚类分析方法将更多地与深度学习相结合，利用深度神经网络的强大模型拟合能力，提高分类与聚类的准确性和效率。
聚类与分类的联系与区别
聚类与分类的联系与区别好吧，今天我们聊聊聚类和分类。
说实话，这两个概念一开始听起来挺复杂的，像是数学课上那些看起来永远搞不懂的公式。
但它们就像兄弟俩，各有各的性格，各有各的魅力。
咱们先从聚类说起。
聚类，简单来说，就是把一堆东西放在一起，像是把一篮水果分成苹果、香蕉和橘子。
你要是看到一堆数据，聚类就是找出它们之间的相似点，把相似的东西归到一块儿。
就好比你和朋友聚在一起，大家聊得热火朝天，毫无疑问，都是因为有共同的兴趣爱好嘛。
哦，对了，聚类可不需要事先知道每个类别是什么，真的是随心所欲。
比如，假设你在一个派对上，完全不知道谁是谁，你可以根据大家的聊天内容把他们分成几个小圈子，听起来是不是很有趣？再说说分类，分类就有点不一样了。
想象一下，你有一份书单，上面列着各种书名，而你早就知道这些书分别属于小说、传记和科幻类。
分类就是把这些书按类别分开，像是老师把学生按成绩分班那样。
与聚类不同，分类可得先有个大致的框架，就像一个图谱，帮你指引方向。
分类是更有目的性的，你知道要把哪些东西放到哪儿，就像厨师做菜，得先有个菜谱。
举个例子，机器学习中的分类器就是个典型的角色，它会根据已有的数据去判断新的数据应该属于哪个类别。
就好比你去买水果，店员一眼就能看出你要的是苹果还是香蕉，虽然它们都是水果。
所以，聚类和分类的核心区别就是，聚类是“发现”，而分类是“分配”。
聚类就像是在寻找宝藏，你要探索、挖掘，最后才能找到那些隐秘的相似性；而分类则是有点像打工，得按照公司的要求把所有的工作都完成。
聚类没框架，自由自在，而分类则是有条不紊，井井有条。
你要是搞明白这一点，就能很清楚地看到这两个概念之间的差别。
但话说回来，它们其实也是有联系的。
想象一下，聚类和分类就像是两位舞者，在舞池中自由旋转。
聚类先跳出个动感十足的舞步，把那些相似的伙伴都拉到一起；然后分类接过来，把大家按规定的舞步排好队。
哎，听起来是不是很有画面感？它们之间就像是一种默契，先找好朋友，然后再给朋友们贴上标签，做得有条不紊，谁说这不是一个完美的团队合作呢？聚类和分类在应用上也各有千秋。
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一文全面了解分类分析和聚类分析
当我们面对大量数据的时候，总试图将大量的数据进行划分，然后依次划分的数据群组进行分析，而分类和聚类就是我们常用的两种数据划分技术。
在我们的应用中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类。
然而这两者之间有着本质的区别，接下来，我们就具体来探讨下分类与聚类之间在数据挖掘中的区别。
所谓分类(Classification)，就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类；而聚类，则是在是指事先没有“标签”的情况下，通过某种聚集分析，找出事物之间存在聚集性原因的过程。
从机器学习上看，分类作为一种监督学习方法，它的目标在于通过已有数据的确定类别，学习得到一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
简单的说，就是我们在进行分类前，得到的数据已经标示了数据所属的类别，分类的目标就是得到一个分类的标准，使得我们能够更好的把不同类别的数据区分出来。
就如下图所示，分类分析的目的就是要找出区分红色数据和绿色数据的标准，分类分析的过程就是算法不断递进，使得标准更为准确的过程。
图：分类分析的过程
与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。
即聚类是在预先不知道分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。
聚类的目的是将大量的数据通过“属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别尽可能的大”的原则进行分类；因此，聚类的意义就在于将观察到的内容组织成类分层结构，把类似的事物组
织在一起。
通过聚类分析，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的关系。
图：聚类分析的过程
分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。
但是很多时候，我们在进行数据分析的时候，事前并不能得到各个类别的信息。
那么在这个时候，我们就需要使用聚类分析的方法，通过聚类分析，将数据进行分类，去识别全局的分布模式，更好的去探索不同类别数据属性之间的区别和联系，从而找到数据的区分标识，并以此来进行更好的数据分类分析工作。