聚类分析中测度相似性的方法主要有

1. 聚类分析中测度相似性的方法主要有

聚类分析测度相似性的方法包括：分层聚类法和迭代聚类法。
聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。
例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。

基本思想：我们所研究的样品（网点）或指标（变量）之间存在程度不同的相似性（亲疏关系——以样品间距离衡量）。于是根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据。
把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另一类，直到把所有的样品（或指标）聚合完毕，这就是分类的基本思想。
在聚类分析中，通常我们将根据分类对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。

2. 聚类分析测度相似性的方法包括

聚类分析测度相似性的方法包括：分层聚类法和迭代聚类法。
聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。

基本思想：我们所研究的样品（网点）或指标（变量）之间存在程度不同的相似性（亲疏关系——以样品间距离衡量）。于是根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据。
把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另一类，直到把所有的样品（或指标）聚合完毕，这就是分类的基本思想。

在聚类分析中，通常我们将根据分类对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。

3. 聚类分析中常用的相似性测度主要有

距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。



聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。

4. 聚类分析测度相似性的方法有哪些

因果测度是聚类分析测度相似性的方法。

聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。
聚类分析定义
聚类分析是根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。目的是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内相似性越大，组间差距越大，说明聚类效果越好。
聚类效果的好坏依赖于两个因素：1.衡量距离的方法（distance measurement） 2.聚类算法（algorithm）
聚类分析常见算法

K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。
也称为层次聚类，分类的单位由高到低呈树形结构，且所处的位置越低，其所包含的对象就越少，但这些对象间的共同特征越多。该聚类方法只适合在小数据量的时候使用，数据量大的时候速度会非常慢。

5. 聚类分析方法有哪些

问题一：什么是聚类分析？聚类算法有哪几种  聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于 
  分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行 
  定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识 
  难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又 
  将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。 
  聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 
  聚类法、聚类预报法等。 
  聚类分析计算方法主要有如下几种：分裂法(partitioning methods)：层次法(hierarchical 
  methods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-based 
  methods): 基于模型的方法(model-based methods)。 
  
   问题二：聚类分析方法有什么好处 5分 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 
  常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。 
  注意事项： 
  1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类； 
  2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类； 
  3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。 
  应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等 
  优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。 
  缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映珐试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。 
  
   问题三：什么是聚类分析？  聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于 
  分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行 
  定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识 
  难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又 
  将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。 
  聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 
  聚类法、聚类预报法等。 
  聚类分析计算方法主要有如下几种：分裂法(partitioning methods)：层次法(hierarchical 
  methods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-based 
  methods): 基于模型的方法(model-based methods)。 
  
   问题四：常用的聚类方法有哪几种??  1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类； 
  2.分层聚类 适用于对变量聚类； 
  3.两步搐类 适用于分类变量和连续变量聚类； 
  4.基于密度的聚类算法； 
  5.基于网络的聚类； 
  6.机器学习中的聚类算法； 
  前3种，可用spss简单操作实现； 
  
   问题五：spss聚类分析方法有哪些  首先，k-means你每次算的结果都会不一样，因为结果跟初始选取的k个点有关 
  
   问题六：聚类分析方法是什么？ 5分 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。 
  
   问题七：聚类分析的算法  聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。传统的聚类算法可以被分为五类：划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).FCM2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。典型的这类方法包括：BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用树的结构对对象集进行划分；然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化。CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定量（向聚类中心）进行收缩。ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类合并。CHEMALOEN方法，它则是在层次聚类时构造动态模型。3 基于密度的方法，根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度（如DBSCAN）不断增长聚类。典型的基于密度方法包括：DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密度区域来进行聚类；它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接”的点集。OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一个聚类，而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。。4 基于网格的方法，首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构；然后利用网格结构完成聚类。STING(STatistical INformation Grid) 就是一个利用网格单元保存的统计信息进行基于网格聚类的方法。CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 则是一个将基于网格与基于密度相结合的方法。5 基于模型的方法，它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。典型的基于模型方法包括：统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采用符号量（属性-值）对来加以描述的。采用分类树的形式来创建一个层次聚类。CLASSIT是COBWEB的另一个版本.。它可以对连续取值属性进行增量式聚类。它为每个结点中的每个属性保存相应的连续正态分布（均值与方差）；并利用一个改进的分类能力描述方法，即不象COBWEB那样计算离散属性（取值）和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。因此它们都不适合对大数据库进行聚类处理.传统的聚类算法已经比较成功的解决了低维数据的聚类问题。但是由于实际应用中数据的复杂性，在处理许多问题时，现有的算法经常失效，特别是对于高维数据和大型数据的......>> 
  
   问题八：主成分分析法和聚类分析法的区别  
  
   问题九：聚类分析方法具体有哪些应用？可不可以举个例子？  比如说现在要把n个产品按产品的m个指标继续聚类，因为产品可能之前的特色是不一样的。而这个时候影响产品的因素有m个，不可能一个一个的考虑，那样是分不出类来的。所以只能对产品的m个指标综合考虑，采用SPSS中的样本聚类方法，就可以直接将产品分好类。并且从分析结果还可以看出各类产品的特色分别是什么。。就是最主要的分类标准是什么。 
  聚类分析不仅可以用于样本聚类，还可以用于变量聚类，就是对m个指标进行聚类。因为有时指标太多，不能全部考虑，需要提取出主要因素，而往往指标之间又有很多相关联的地方，所以可以先对变量聚类，然后从每一类中选取出一个代表型的指标。这样就大大减少了指标，并且没有造成巨大的信息丢失。

6. 聚类分析方法具体有哪些应用？可不可以举个例子？

比如说现在要把n个产品按产品的m个指标继续聚类，因为产品可能之前的特色是不一样的。而这个时候影响产品的因素有m个，不可能一个一个的考虑，那样是分不出类来的。所以只能对产品的m个指标综合考虑，采用SPSS中的样本聚类方法，就可以直接将产品分好类。并且从分析结果还可以看出各类产品的特色分别是什么。。就是最主要的分类标准是什么。
聚类分析不仅可以用于样本聚类，还可以用于变量聚类，就是对m个指标进行聚类。因为有时指标太多，不能全部考虑，需要提取出主要因素，而往往指标之间又有很多相关联的地方，所以可以先对变量聚类，然后从每一类中选取出一个代表型的指标。这样就大大减少了指标，并且没有造成巨大的信息丢失。

7. 模糊聚类分析方法与聚类分析法有哪些优点?

模糊聚类（FCM）是聚类分析方法中的一种，是模糊数学融入K-means，对其进行改进。一般的划分算法，如K-means，是把数据划分到不相交的类中的。即每个数据通过计算最终都将属于一个且唯一一个聚类。然而客观世界中大量存在着界限并不分明的聚类问题。模糊聚类扩展了传统聚类的思想。FCM考虑一个靠近两个类边界的对象，它离其中的一个稍微近一些，如果对每一个对象和每一个类赋予一个权值，指明该对象属于该簇的程度(被称为隶属度)，通过使用隶属，使得可以把每一个数据分配给所有的聚类，不同于传统的聚类方法，模糊聚类的结果使得每个数据最终可能属于多个聚类，每个数据对每个聚类分配一个隶属度。聚类的结果可以表示为一个模糊矩阵。实际上，就是为提高聚类的分类效果的一种改进方法。
另外，聚类分析的优势是通过树立的角度对数据做智能划分，免去人工划分的痛苦。同时，一个对象由若干种不同性质的属性构成，通过聚类进行分类，为人们做决策提供参考。

8. 聚类分析与判别分析如何结合运用？

1.聚类分析与判别分析的区别与联系
     都是研究分类的，在进行聚类分析前，对总体到底有几种类型不知道（研究分几类较为合适需从计算中加以调整）。判别分析则是在总体类型划分已知，对当前新样本判断它们属于哪个总体。如我们对研究的多元数据的特征不熟悉，当然要进行聚类分析，才能考虑判别分析问题。

2.聚类分析分两种：Q型聚类（对样本的聚类），P型聚类（对变量的聚类）
     聚类分析需要注意的是，一般小样本数据可以用系统聚类法，大样本数据一般用快速聚类法（K均值聚类法）。需要根据统计量判断分几类比较合适，一般用R平方统计、伪F统计量等。如用前者时，可以从R平方的变换看n个样品分成几类比较合适，如分为5类时，R平方为0.9，当分为四类时，其值减小较快，如R平方为0.4，则认为分五类比较合适。另外，不同的分类方法产生的分类结果可能不同，要结合实际情况选出最优的分类方法。

3.判别分析
     有Fisher判别，Bayes判别和逐步判别。一般用Fisher判别即可，要考虑概率及误判损失最小的用Bayes判别，但变量较多时，一般先进行逐步判别筛选出有统计意义的变量，再结合实际情况选择用哪种判别方法。