Furthest neighbor(最远距离法)若用最远距离法将这些地区分为3类,则24(深圳)独自为一类,1(北京)、2(天津)、7(大连)、10(上海)、11(南京)、12(杭州)、13(宁波)、16(厦门)、19(青岛)、23(广州)、36(海宁)和37(海口)为一类,剩余地区为一类。本文档部分内容来源于网络,如有内容侵权请告知删除,感谢您的配合! (5)类平均法 (6)可变类平均法其中是可变的且 <1(7)可变法 其中是可变的且 <1(8)离差平方和法通常选择距离公式应注意遵循以下的基本原则:(1)要考虑所选择的距离公式在实际应用中有明确的意义。如欧氏距离就有非常明确的空间距离概念。马氏距离有消除量纲影响的作用。(2)要综合考虑对样本观测数据的预处理和将要采用的聚类分析方法。如在进行聚类分析之前已经对变量作了标准化处理,则通常就可采用欧氏距离。(3)要考虑研究对象的特点和计算量的大小。样品间距离公式的选择是一个比较复杂且带有一定主观性的问题,我们应根据研究对象的特点不同做出具体分折。实际中,聚类分析前不妨试探性地多选择几个距离公式分别进行聚类,然后对聚类分析的结果进行对比分析,以确定最合适的距离测度方法。5.5试述K均值法与系统聚类法的异同。
Furthest neighbor(最远距离法)
若用最远距离法将这些地区分为3类,则24(深圳)独自为一类,1(北京)、2(天津)、7(大连)、10(上海)、11(南京)、12(杭州)、13(宁波)、16(厦门)、19(青岛)、23(广州)、36(海宁)和37(海口)为一类,剩余地区为一类。
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(5)类平均法
(6)可变类平均法
其中是可变的且 <1
(7)可变法
其中是可变的且 <1
(8)离差平方和法
通常选择距离公式应注意遵循以下的基本原则:
(1)要考虑所选择的距离公式在实际应用中有明确的意义。如欧氏距离就有非常明确的空间距离概念。马氏距离有消除量纲影响的作用。
(2)要综合考虑对样本观测数据的预处理和将要采用的聚类分析方法。如在进行聚类分析之前已经对变量作了标准化处理,则通常就可采用欧氏距离。
(3)要考虑研究对象的特点和计算量的大小。样品间距离公式的选择是一个比较复杂且带有一定主观性的问题,我们应根据研究对象的特点不同做出具体分折。实际中,聚类分析前不妨试探性地多选择几个距离公式分别进行聚类,然后对聚类分析的结果进行对比分析,以确定最合适的距离测度方法。
5.5试述K均值法与系统聚类法的异同。
题目解答
答案
答:相同:K—均值法和系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。
不同:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K—均值法只能产生指定类数的聚类结果。
具体类数的确定,离不开实践经验的积累;有时也可以借助系统聚类法以一部分样品为对象进行聚类,其结果作为K—均值法确定类数的参考。
5.6 试述K均值法与系统聚类有何区别?试述有序聚类法的基本思想。
答:K均值法的基本思想是将每一个样品分配给最近中心(均值)的类中。系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K—均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确定,有时也可以借助系统聚类法以一部分样品为对象进行聚类,其结果作为K均值法确定类数的参考。
有序聚类就是解决样品的次序不能变动时的聚类分析问题。如果用表示个有序的样品,则每一类必须是这样的形式,即,其中且,简记为。在同一类中的样品是次序相邻的。一般的步骤是(1)计算直径{D(i,j)}。(2)计算最小分类损失函数{L[p(l,k)]}。(3)确定分类个数k。(4)最优分类。
5.7 检测某类产品的重量, 抽了六个样品, 每个样品只测了一个指标,分别为1,2,3,6,9,11.试用最短距离法,重心法进行聚类分析。
(1)用最短距离法进行聚类分析。
采用绝对值距离,计算样品间距离阵
解析
最远距离法是一种聚类分析方法，它将两个类合并为一个类时，选择两个类中距离最远的两个点之间的距离作为合并后的类间距离。这种方法倾向于合并那些内部差异较大的类，从而形成较大的类。
步骤 2：确定类数
题目要求将这些地区分为3类。根据题目描述，24(深圳)独自为一类，1(北京)、2(天津)、7(大连)、10(上海)、11(南京)、12(杭州)、13(宁波)、16(厦门)、19(青岛)、23(广州)、36(海宁)和37(海口)为一类，剩余地区为一类。
步骤 3：验证分类
根据题目描述，24(深圳)独自为一类，1(北京)、2(天津)、7(大连)、10(上海)、11(南京)、12(杭州)、13(宁波)、16(厦门)、19(青岛)、23(广州)、36(海宁)和37(海口)为一类，剩余地区为一类。这符合最远距离法的分类原则，因为深圳与其他地区的距离较远，而其他地区之间的距离相对较小。