聚类分析法方法

发布网友发布时间：2024-09-05 07:43

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热心网友时间：2024-10-25 04:43

聚类分析法是数据挖掘中常用的一种技术，它通过将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。以下是三种常见的聚类方法的描述：

首先，直接聚类法（又称单链接法）从每个分类对象独立开始，通过寻找距离最小的两个对象合并为一类。如果其中一个对象已归属，就将其对应的另一对象也并入该类。如果两个对象已分别归属两个类，则将这两个类合并。这个过程重复进行，直至所有对象归为一类。这种聚类方法可以用聚类谱系图直观地表示分类过程。

其次，最短距离聚类法（又称双链接法）是通过不断寻找两个分类对象之间的最小距离，将它们合并为新类。合并后，重新计算所有类与新类的距离，继续寻找最小距离进行下一轮的合并，直到所有对象形成一个大类。这种方法强调的是邻近度，确保新类内的对象间关系最为紧密。

最后，最远距离聚类法（又称完全链接法）与最短距离聚类法的不同在于，它使用的是类间最大距离来衡量相似性。该方法将两个分类对象间的最大距离作为合并的依据，以确保新类内的对象尽可能远离其他类。这个过程也是不断重复，直到所有对象归为一类。

扩展资料

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。