聚類分析實(shí)驗(yàn)PPT

1、1,2,3,4,思考題,變量的測(cè)度類型有哪些,系統(tǒng)聚類法的思想是什么,短距離法是不是一種優(yōu)良的系統(tǒng)聚類方法，為什么？它適合于什么形態(tài)類的聚類,組間聯(lián)結(jié)法和組內(nèi)聯(lián)結(jié)法都是計(jì)算所有樣本對(duì)的平均距離，請(qǐng)說(shuō)明其區(qū)別,變量的測(cè)度類型有間隔尺度、順序尺度、名義尺度,基本思想：設(shè)有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本有m個(gè)指標(biāo)。首先定義樣本間的距離。先將這n個(gè)樣本看成n類，然后將距離最近的兩類合并成為新類，并計(jì)算新類與其他類的距離，再按最小距離準(zhǔn)則并類。這樣每次縮小一類，直到并成一類為止,第一,第二,解答,解答,第三,第四,因?yàn)樽疃叹嚯x法的缺點(diǎn)是有鏈接聚合的趨勢(shì)，合并之后，新類與其他類的距離縮短，會(huì)形成聚類延伸的情況。最短距

2、離法適用于樣品散點(diǎn)圖（即將每個(gè)樣品看成m維空間中的點(diǎn)所形成的圖形）是條形圖，甚至是S形的類,組間聯(lián)結(jié)法定義兩個(gè)小類之間的距離為所有樣本對(duì)間的平均距離，利用了所有樣本對(duì)距離的信息,克服了最短距離和最長(zhǎng)距離中的距離易受極端值影響的弱點(diǎn)。組內(nèi)聯(lián)結(jié)法是對(duì)所有樣本對(duì)的距離求平均值，包括小類之間的樣本對(duì)、小類內(nèi)的樣本對(duì)，它與組間聯(lián)結(jié)法相比，它在聚類的每一步都考慮了小類內(nèi)部相似性的變化,1,2,1,2,實(shí)驗(yàn)6聚類分析,實(shí)驗(yàn)內(nèi)容一的步驟,將數(shù)據(jù)粘貼到SPSS中，選擇菜單AnalyzeClassifyHierarchical Cluster；,將call,movecall,fee，computer，mips，n

3、et 6個(gè)變量選到Variable（s）框中；再將gj-國(guó)家作為標(biāo)記變量，選到Label Cases by框中,在Cluster框中，選擇Cases進(jìn)行Q型聚類，在Display框中，選擇Statistics、Plots,單擊Method按鈕，聚類方法選擇組間連接法（within-group linkage）,計(jì)算距離選擇平方歐氏距離，將原始變量標(biāo)準(zhǔn)化，在Transform Values的Standardize空白框內(nèi)，選擇Z-Scores,步驟一,步驟二,步驟三,步驟四,輸出的樹(shù)狀圖,第三類,第二類,第一類,墨西哥，波蘭，泰國(guó)，智利，巴西，俄羅斯，印度，匈牙利，馬來(lái)西亞，中國(guó)臺(tái)灣，韓國(guó)為一類

4、，它們大部分都是當(dāng)時(shí)的轉(zhuǎn)型國(guó)家和亞洲、拉美的發(fā)展中國(guó)家，屬于信息基礎(chǔ)設(shè)施比較落后的國(guó)家,美國(guó)為一類，作為世界第一強(qiáng)國(guó)，它是信息基礎(chǔ)設(shè)施很發(fā)達(dá)的國(guó)家,瑞士，丹麥，瑞典，新加坡，英國(guó)，德國(guó)，法國(guó)，日本為一類，它們大部分是歐洲發(fā)達(dá)國(guó)家，還有一些是亞洲經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的國(guó)家，所以它們的信息基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)發(fā)達(dá)一些,結(jié)果分析,between group法,within group法,ward method法,系統(tǒng)聚類法,考慮到分類與實(shí)際情況的出入和分類最優(yōu)問(wèn)題，這里通過(guò)分別用系統(tǒng)聚類法和K均值聚類分析，其中后者也分別分為兩類，三類，四類進(jìn)行比較。根據(jù)2008年全國(guó)各地區(qū)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)，將食品，衣著，居住，家庭設(shè)備

5、用品及服務(wù)，醫(yī)療保健，交通和通訊，教育文化娛樂(lè)服務(wù)，雜項(xiàng)商品和服務(wù)著八個(gè)項(xiàng)目選為指標(biāo),實(shí)驗(yàn)內(nèi)容二,說(shuō)明一,說(shuō)明二,實(shí)驗(yàn)內(nèi)容二,利用系統(tǒng)聚類方法的步驟與上題相似，這里重點(diǎn)說(shuō)一下K均值聚類分析的步驟,另外，上題中已有相似的已經(jīng)有相似的利用系統(tǒng)聚類分析方法的樹(shù)狀圖及結(jié)果，這里也重點(diǎn)展示K均值聚類分析的結(jié)果及其分析,操作步驟,步驟三,點(diǎn)擊Save按鈕，選擇Cluster membership和Distance from cluster center,單擊Continue按鈕返回,步驟一,將數(shù)據(jù)粘貼到SPSS中，選擇菜單AnalyzeClassifyK-Means Cluster,步驟四,點(diǎn)擊Optio

6、ns按鈕，選中Initial cluster centers和Cluster from cluster center,單擊Continue按鈕返回,步驟二,將這八個(gè)變量移入Variables框中，將標(biāo)志變量地區(qū)移入Label Case by框中，在Method框中選擇Iterate classify,在Number of Cluster,實(shí)驗(yàn)內(nèi)容二,結(jié)果及分析,結(jié)果及分析,結(jié)果及分析,結(jié)果及分析,三種系統(tǒng)聚類法的結(jié)果,分為三類：上海單獨(dú)為一類；天津，福建，北京，浙江，廣東為一類；剩下的省直轄市為一類,分為三類：上海單獨(dú)為一類；北京，浙江，廣東為一類；剩下的省市直轄市為一類,分為三類：北京，浙江，廣東，上海為一類；安徽，湖北，湖南，廣西，海南，四川，云南，西藏，天津，福建，遼寧，重慶，江蘇為一類；剩下的省市直轄市為一類,Between group法,Within group