《醫(yī)學統(tǒng)計學》之聚類分析第2部分_第1頁
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文檔簡介

《醫(yī)學統(tǒng)計學》之聚類分析第2部分了解聚類分析的基本概念和算法，以及其在醫(yī)學領域中的實際應用案例。什么是聚類分析聚類分析是一種統(tǒng)計方法，通過將相似的數(shù)據(jù)點分組，以揭示數(shù)據(jù)內部的模式和結構。聚類分析的應用領域生物醫(yī)學幫助識別疾病亞型和患者群體，輔助醫(yī)學決策。市場研究發(fā)現(xiàn)潛在的消費者群體，制定個性化的營銷策略。社交網(wǎng)絡分析識別社區(qū)和群體，了解信息傳播和用戶行為。聚類分析的基本概念相似度度量簇的定義距離和相似性方法層次和非層次聚類聚類分析的算法1k均值聚類將數(shù)據(jù)點分配到k個簇，以最小化簇內的平方歐氏距離。2層次聚類通過逐步合并或分割簇來創(chuàng)建層次化的聚類結構。3密度聚類基于數(shù)據(jù)點的密度和密度可達性來識別簇。常用的聚類算法k均值聚類迭代地將數(shù)據(jù)點分配到k個簇。層次聚類通過合并或分割簇來構建聚類結構。密度聚類基于數(shù)據(jù)點的密度來識別簇。聚類分析的實際案例癌癥亞型分類通過基因表達數(shù)據(jù)識別不同類型的腫瘤亞型。市場細分使用購物行為數(shù)據(jù)將消費者分組，進行精細化營銷。社交網(wǎng)絡分析識別意見領袖和社區(qū)，推動病毒式營銷。

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