weka分类、聚类和关联分析概述
数据挖掘算法概述
数据挖掘算法我们总的来说有这么四大类算法：
1.分类算法
a)决策树
b)神经网络
c)SVM
d)贝叶斯
e)etc
2.聚类算法
3.关联分析
4.回归
这三类算法weka总都有实现，而且算法种类很多，仅有小部分算法是我知道的，大量的算法不清楚是怎样工作的。具体的算法我们可以去看他的源码。
回归：
什么叫回归？这个很简单，我们手上有一系列的二维数对
回归的分类。上段话只是简单的说了一下什么是回归，以及回归的用途。我们使用回归最简单的就是一个自变量一个因变量这种叫做二元线性回归，当然就可以有多元线性回归。如果我们把一次的指数增大为2，我们可以转换成多元线性回归，这里使用matlab就比较方便了。即除了线性回归还有非线性回归。
分类：
这个是我总的来说最擅长的一类算法，分类算法想法就是把两个物品分开，或称为分类。总的过程有三部分：
1.特征提取
2.数据转换
3.分类
我们能看出来，分类算法很简单，只是最后一步，所以说难度在前两步，很多初学数据挖掘的人总会把重心放到第三步，但是其实最难的是前两步。
聚类：
从名字上我们就可以看出来，什么叫聚类。这个我用的比较少，没啥要说的，在工具使用上spass是比较好的工具。
关联分析：
关联分析说白了就好像在数据库中的函数依赖，这个现在很多人正在这方面研究，当然没有那么狭隘的只是关联分析——购物篮分析。
这个百度一下可以发现很多关联分析的算法，这个可以看看书，估计暂时用不到。
基于划分方法的聚类分析
南京信息工程大学滨江学院实验（实习）报告 实验（实习）名称基于划分方法的聚类分析实验（实习）日期 2011.6.10 指导教师闫雷鸣 专业软工（动画）年级 2008 班次（1）班姓名王圆媛学号 20082358002 得分 一、实验目的 （1）学习聚类分析的基本概念、各种数据类型、聚类方法的分类。 （2）学会典型的划分方法K均值和K中心点算法的基本原理、特点、优缺点。 （3）应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。 （4）学会并应用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析。 二、实验准备： Bank-data 三、实验要求： 用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析 四、实验内容： 4.1 相关知识 聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。聚类分析中使用最常见的K均值（K-means）算法。 K均值聚类方法的步骤如下。 （1）K均值算法首先随机的指定K个簇中心。 （2）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇； （3）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。重复（2）和（3），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。 上述K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换，而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。 Weka中列出了很多聚类算法。对于EM实现，用户可指定需要产生多少聚类，否则所用的算法可通过交叉验证来决定，在这种情况下，折的数量固定为10（除非训练实例小于10个）。用户可指定循环次数的最大值，并且为正常的密度计算设定可允许的最小标准差。SimpleKMeans使用k均值来聚类数据；聚类的数量通过一个参数设定。Cobweb实现了用于名词属性的Cobweb算法和用于数值性属性的Classit算法。FarthestFirst实现Hochbaum 和Shmoys远端优先遍历算法。MakeDensityBaseCluster是一个元聚类器，它包装一个聚类算法，使其返回一个概率分布和密度。它为每个聚类拟合一个离散分布，或一个对称的正态
16种常用的大数据分析报告方法汇总情况
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
基于聚类分析法空气质量分析论文
基于聚类分析法的空气质量分析 摘要：本文利用聚类分析法研究深圳市各区的空气质量问题， 就主要污染物so2、no2、pm10、co和o3等进行分析，得到各污染物含量之间的关系，以及其相关性程度，从中找到污染程度相当的主要地区，结合其地理位置，从而判断其主要污染源，对同一类地区用相同的方法进行集中治理。 关键词：聚类分析空气质量集中治理污染源 based on clustering analysis of air quality analysis wang shuai (college of mechanical engineering, south east university, nanjing, 211189) abstract: this paper make use of cluster analysis method to study the district shenzhen city air quality problem, the main pollutant so2, no2 and pm10 readings - which were taken, co and o3 undertake an analysis, get the relationship between the content of each pollutant, and the correlation degree, find the main area is polluted, combined with its geographical position to judge the main pollution sources, to the same kind of area with the same method for centralized management. keywords: clustering analysis; air quality; centralized management; pollution sources; 中图分类号：q938.1+4文献标识码： a 文章编号：
应用多元统计分析习题解答_第五章
第五章 聚类分析 判别分析和聚类分析有何区别 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么简要说明为什么这样构造 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p ij ik jk k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞） 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 将变量看作p 维空间的向量，一般用 2 1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑
一个基于聚类分析的发现方法1
一个基于聚类分析的典型过程路径发现方法 Shunuan Liu & Zhenming Zhang & Xitian Tian 摘要：典型过程路径实是编制过程路径的一个样本。它是一类编制知识的过程。为了在编制数据库的过程中从计算机半自动过程编制中（CAPP）发现典型过程路径,在数据库中知识发现被应用.数据选择过程,剔除过程和转换过程都被用于数据优化过程.聚类分析被采用于挖掘典型过程路径的运算法则.描述此过程路径的数学模型通过数据矩阵建立.在过程路径的聚类中有三类相似性:操作间的相似性用基于操作编码的的曼哈顿距离来度量;过程路径间相似性用欧氏距离来计算并表示成一个相异度矩阵;过程路径串间的相似性由基于相异度矩阵的平均距离来估计．那么,过程路径串最后通过会凝聚的分等级的聚类方法被合并.并且过程路径的聚类结果由过程路径的聚类粒度决定.这个方法已经被成功用来发现某一类轴套的典型过程路径. 关键词:计算机半自动编制过程典型过程路径聚类分析数据库里的知识发现 1．引言 过程编制是把一个设计规范集转换成一个用来描述如何加工一个零件科技说明书集的任务。因此，它是产品设计与制造间的基本连接。过程路径编制是编制科技说明的逻辑顺序的一个任务，考虑诸如几何形状，技术必备，经济要素，生产力和实际生产环境的约束。从而过程路径编制依赖于过程编制者拥有的知识和经验。过程知识是通过过程编制实践自身理解和经验的积累。它能帮助过程编制者完成编制任务并避免重复智力劳动。并且，随着产品复杂程度的增加，过程复杂程度也增加。过程知识的再使用变得越来越重要以确保过程编制的质量和有效性。制造型企业迫切地需要过程知识以使他们自己适应市场竞争。 1960s,计算机半自动过程编制（CAPP）开始被研究以减少过程编制者的劳动。已有大量在智能化CAPP 上的预先研究。人工智能技术诸如专家体系，基于推论的规则，神经网络，和黑板方法通常被应用。不管什么被应用，知识在智能化的CAPP是不可缺少的。它已经成为CAPP向智能化发展的一个瓶颈。 如何获得大量有效的知识是智能化CAPP和企业的关键。过程知识主要来源于指南和书本，相关的数据，专家和科技文件。来自专家和科技文件的只是被深深的植入到个体，产品和公司的关系在[4]中有描述。通常很难发现正确的到处方法。 现在，中国所有当前的CAPP系统有通过计算机逼近科技程序的功能。纸制的科技程序在大的制造型企业中被电子表格代替。因为CAPP更深的应用，大量的过程数据被累积在企业的数据库中以至编者者的职能和经验被隐藏了。过程数据库成为过程知识的新来源。此外，过程数据库有普遍数据结构的有利条件。用这个方式来发现和构造过程知识是非常有利的，它可以被用于只能计算工具。 数据库中的知识发现是在数据库里挖掘知识的智能工具。它已经被应用于制造业，例如在制造业数据中发现有用的和可理解的模式[5]，在设计和制造业的知识库中发现学问[6]。少数研究者努力把它应用到过程知识的获得上。Gao Wei [7]讨论了帮助导向的过程知识库的组成和应用的KDD知识获得方法。概要地引进几个可用的方法以自动获得过程知识。但并没有详细说明如何运用这些方法来获得具体知识如在过程编制中的决定规则和典型过程编制实例的。数据库中的过程知识发现有很多优势。它使维持，管理和扩展知识变得容易。而且，它能促进过程编制的标准化。这篇文章提出运用KDD在过程数据库中获得典型过程路径的方法。基于聚类分析的典型过程路径发现被着重论述。 2．典型过程路径发现理论 典型过程路径发现主要采用聚类分析把过程路径聚集成组。然后，同一组里的各零件的共同特征通过分析这些部分的过程路径而被了解。最后，包含个部分特征的典型过程路径被存储到知识库中。过程路径能够被查询和再使用通过匹配包含在典型过程路径中的特征。 2．1典型过程路径发现的步骤 典型过程路径发现被划在图1。最优化的过程路径应该根据过程类型，零件类型和过程路径长度来大致分类。过程类型包括技工加工过程，装配过程和专门的过程等。零件类型包括轴套，轮盘，盒子，包装等。它是根据零件外形的特征来分类的。过程路径长度是过程路径中操作的数目。它是不确定的，用K表示，K∈{正整数}，K可以定义为1≤K≤5，3≤K≤8，5≤K≤12，10≤K≤15等。然后，相
聚类分析与判别分析区别
聚类分析与判别分析区别1 2 聚类分析和判 3 别分析就是这样的分类方法 4 ， 5 目前它们已经成为 6 比较标准的数据分类方法。 7 我们常说 8 “物以类聚、 9 人以群分” 10 ， 11 就是聚类分 12 析和判别分析最简单、 13 14 最朴素的阐释 15 ， 16 并且这一成 17 语也道明了这两种方法的区别与联系 ， 18 19 都是分类 20 技术 ， 21 22 但它们是分别从不同的角度来对事物分类 的 23 24 ， 25 或者说 ， 26 27 是两种互逆的分类方式。聚类分析与 28 判别分析都是多元统计中研究事物分类的基本方 29 法 30 ， 31 但二者却存在着较大的差异。 32 一、 33 聚类分析与判别分析的基本概念 34 １ 35 、 36 聚类分析 37 又称群分析、 38 点群分析。 39 根据研究对象特征对 40 研究对象进行分类的一种多元分析技术 ， 41 42 把性质
相近的个体归为一类 1 2 ， 3 使得同一类中的个体都具 4 有高度的同质性 5 ， 6 不同类之间的个体具有高度的 异质性。 7 8 根据分类对象的不同分为样品聚类和变量聚类。9 ２ 、 10 11 判别分析 12 是一种进行统计判别和分组的技术手段。根 13 据一定量案例的一个分组变量和相应的其他多元14 变量的已知信息 15 ， 16 确定分组与其他多元变量之间 17 的数量关系 18 ， 19 建立判别函数 ， 20 21 然后便可以利用这一 22 数量关系对其他未知分组类型所属的案例进行判23 别分组。 24 判 25 别 26 分 27 析 28 中 29 的 30 因 变 31 32 量 33 或 34 判 35 别 36 准 则 37 38 是 39 定 类 40 41 变 42 量 ， 43 44 而自变量或预测变量基本上是定距变量。
基于聚类分析的Kmeans算法研究及应用概要
第24卷第5期 2007年5月 计算机应用研究 Application Resea心h of Computers V01.24.No.5 Mav 2007 基于聚类分析的K—means算法研究及应用爿: 张建萍1,刘希玉2 (1.山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014;2.山东师范大学管理学院,山东济南250014 摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K.means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。 关键词:数据挖掘;聚类分析;数据库;聚类算法 中图分类号:TP311文献标志码:A 文章编号:1001—3695(200705—0166-03 Application in Cluster’s Analysis Is Analyzed in Children DeVelopment Period ZHANG Jian—pin91,UU Xi—yu。 (1.coz比伊矿,咖mo砌n 5c掂Me&E蟛袱^增,|s胁础增Ⅳo丌mf‰洫瑙毋,五n 帆5^a蒯D昭250014,吼i胁;2.cozz学矿讹加舻删眦, s^0n幽凡g舳丌Mf‰i孵璐匆,^加n乩。砌。昭250014,傩iM Abstract: nis paper passed cluster’s analysis and its algorithm corTectly,compared
these algorithm perfbrnlances f}om a lot of respects,and explained that cluster analysis excavates the practice application of in datum further to come through software and impmved K—means aIgorithm,cIuster of analysis at the same time practise appIication. Key words:data mining; cluster analysis; database; cluster algorithm 随着计算机硬件和软件技术的飞速发展,尤其是数据库技 术的普及,人们面临着日益扩张的数据海洋,原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识, 从而形成一种独特的现象“丰富的数据,贫乏的知识”。数据挖掘…又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery from Database,KDD,它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。目的是在大量的数据中发现人们感兴趣的知识。 常用的数据挖掘技术包括关联分析、异类分析、分类与预测、聚类分析以及演化分析等。由于数据库中收集了大量的数据,聚类分析已经成为数据挖掘领域的重要技术之一。 1问题的提出 随着社会的发展和人们生活水平的提高,优育观念嵋一。逐渐渗透到每个家庭,小儿的生长发育越来越引起家长们的重视。中国每隔几年都要进行全国儿童营养调查,然而用手工计算的方法在大量的数据中分析出其中的特点和规律,显然是不现实的,也是不可行的。为了有效地解决这个问题,数据挖掘技术——聚类分析发挥了巨大的作用。 在数据挖掘领域,聚类算法经常遇到一些问题如聚类初始点的选择H J、模糊因子的确定‘5o等,大部分均已得到解决。现在的研究工作主要集中在为大型的数据库有效聚类分析寻找适当的方法、聚类算法对复杂分布数据和类别性数据聚类的有效性以及高维数据聚类技术等方面。本文通过对聚类分析算法的分析并重点
聚类分析与排列分析的原理和应用
聚类分析与排列分析的原理和应用 植物学专业zw 引言 20世纪90年代以来，随着数据库和信息技术的发展，由于互联网技术的普及和企业、个人数据的积累，我们可以轻松的获取并存储大量的重要数据。但是如何对我们所感兴趣的数据信息进行提取和分析，这就迫切需要一种新的数据提取软件，它能够自动地、快速地、智能地把历史数据归纳成为有指导意义的信息。而数据挖掘技术具有较强的数据处理能力（刘同明等，2001）。聚类分析就是数据挖掘技术的一种。 聚类分析是统计学的一项分支，并且逐渐形成了一个系统的体系（Everitt et al,2001）。目前，聚类分析主要应用于两个领域，一个是模式识别领域，另外一个便是数据挖掘领域。近年来，聚类分析技术已经逐渐成为数据挖掘应用中的一个富有生命力的研究方向。我们面对海量数据的时候，首先必须要做的就是对它进行归类，对原始数据进行归类的一种方法就是聚类分析法，它是将抽象的或者物理的数据，根据它们之间的相近程度，分为若干个类别，并且使得同一个组内数据具有比较高的相似度，而相异组的对象数据关联距离较大。聚类分析的应用十分广泛（刘艳霞等，2008），在生物学领域里，聚类分析可以推导动植物的分类，基因的分类分析，获得对种群中固有结构的认识。在商务市场领域，聚类分析可以帮助市场分析工程师从客户的基本信息库中发现不同的客户群体，针对不同的客户群，制定不同的
购买模式，从而可以使利益最大化。在模式识别中，聚类可以用于语音识别、字符识别、雷达信号识别、文本识别等方面。聚类分析方法还可以应用于机器自动化和工具状态检测，以及进行气候分类、食品检验和水质分析，另外，数据挖掘中的聚类分析的一个重要功能是仅仅用聚类分析构成算法工具来描述、分析数据，并且概括其分布。另外，聚类分析也可以作为其他数据挖掘方法的预处理步骤。因此，在广泛的应用领域中，聚类方法起着非常重要的作用。 聚类分析原理和应用 聚类就是抽象的或者物理的数据，依据它们的相似性或者相似程度，将其分为若干组，同一组内的成员具有高度的相似性质，聚类就是具有相似特性的对象的集合，跟平常说的“物以类聚”相似（方开泰等，1982）。聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的类，主要依据是把相似的样本划分为一类，而把差异大的样本区分开来，这样所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此相似，而与其他簇的对象彼此相异。在应用中经常把一个簇中的数据对象当成一个整体来对待（罗可等，2003）。簇：一个数据对象的集合。在同一簇中，对象具有相似性，不同簇中，对象之间是相异的。 聚类分析(Clustering analysis)：把一个给定的数据对象集合分成不同的簇,即在空间X 中给定一个有限的取样点集或从数据库中取得有限个例子的集合，{X i}n i=1。聚类的目标是将数据聚集成类，使得类间的相似性最小，而类内的相似性尽可能得大。 聚类的数据描述为：
应用多元统计分析习题解答-第五章Word版
第五章 聚类分析 5.1 判别分析和聚类分析有何区别？ 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 5.2 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 5.3 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么？简要说明为什么这样构造？ 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1) p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2) () p ij ik jk k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞） 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 2 1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-= +∑
基于聚类分析的新书推荐
基于聚类分析的新书推荐 摘要：针对大多数图书馆管理系统中的个性化服务中的新书推荐只是定时将新到馆的图书罗列出来让读者浏览进行推荐，推荐效果差的问题。本文在比较三大常用的推荐技术的优缺点后，采用基于聚类分析的推荐算法推荐新书，并具体给出实现的方法。 关键词：协同过滤推荐；内容推荐；关联规则推荐；聚类分析the recommendation of new book based on cluster analysis wang yanhong (college of computer science&technology,huaqiao university,quanzhou362000,china) abstract:new books in the personalized service in most of the library management system is just timing the new museum of books listed here allow readers to browse recommended, recommended poor. compare the advantages and disadvantages of three commonly recommended techniques, the use of a recommendation algorithm based on cluster analysis recommended the book, and given the specific implementation method. keywords:collaborative filtering recommendation;content recommendation;recommendation association rules;clustering analysis
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS聚类分析过程 聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化） 2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze(分析) →Classify (分类，归类)→Hierachical Cluster Analysis（层序聚类分析）→Method（方法，条理，）然后从对话框中进行如下选择 从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可： 标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores（Z-Scores, 英文名又叫Standardized Population Data, 是以标准差单位来表现的一组观察值）：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换 / 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵 在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择 常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法
基于聚类分析的论文
关于我国民航客运量的统计分析 摘要：民航的客运量对于国家的经济发展有非常重要的作用，在本次统计分析中，本人在网搜集资料，调查国民收入，消费额，铁路客运量，民航航线里程，来华旅游入境人数，通过运用统计学中的spss软件对这些变量进行相关分析和回归分析，了解这些变量之间的相关关系和显著性检验。 关键词：民航客运量成因多元线性回归： 1.引言 中国民航业在国民经济中的地位正在不断提高，发挥的作用也进一步增强和扩大。 首先，民航是国民经济现代化的基础构架。交通运输是国民经济的基础，民航业拥有高速长途运输的功能，不仅是国民经济的基础，而且是实现国民经济现代化的基础，又是现代化的标志和综合国力的直接体现。因此，随着国民经济发展及其现代化水平的提高，必须不断加强航空运输建设，以适应和促进国民经济发展三步走战略目标的实现。 其次，民航业是以高新技术装备起来的现代化运输方式，具有快捷性、舒适性、机动性、安全性和国际性的特点，对旅客运输的占有率不断提高，在综合运输体系中的地位已经由改革开放前的从属地位和运输辅助力量，成长为旅客运输的主力之一，特别是长途客运和国际运输最主要的运输方式，也是某些其他运输工具不能通达地区和特殊需要的主要运输方式。 第三，改革开放是我国的基本国策，中国经济与世界经济接轨，融入世界经济体系，必须有航空运输作为支撑，发展航空运输对把外国企业“请进来”都有重要的促进和支撑作用。因此，随着我国开放度的加大，航空运输必须有一个更快的发展。 我国幅员辽阔，人口众多，资源丰富，适合发展快捷便利的航空运输。经济持续快速增长，改革开放不断深入，人民生活逐步提高，都将促进航空运输发展;对外交往增多，旅游外贸发展，将对航空运输产生更大需求。我国民航的发展前景十分广阔。民航在发展和改革中已经取得了令人瞩目的成就，但在一定程度上还不能适应国民经济和社会发展的需要。面对新世纪的挑战，当前民航业存在若干需要解决的重要问题。因此，研究民航客运量的发展趋势是非常必要的。 2，数据来源及其说明 中国民航客运量的回归模型。为了研究我国民航客运量的变化趋势及其成因,我们以民航客运量作为因变量y,以国民收入、消费额、铁路客运量、民航航线里程、来华旅游入境人数为影响民航客运量的主要因素。y—民航客运量(万人),x1—国民收入(亿元),x2—消费额(亿元),x3—铁路客运量(万人),x4—民航航线里程(万公里),x5—来华旅游入境人数(万人)。根据《1994年统计摘要》获得1978-1993年统计数据,见表1 年份y x1x2x3x4x5 1978231301018888149114.89180.92 1979298335021958638916.00420.39 1980343368825319220419.53570.25 1981401394127999530021.82776.71 1982445425830549992223.27792.43 19833914736335810604422.91947.70
大数据分析报告与可视化
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
一文全面了解分类分析和聚类分析
一文全面了解分类分析和聚类分析 当我们面对大量数据的时候，总试图将大量的数据进行划分，然后依次划分的数据群组进行分析，而分类和聚类就是我们常用的两种数据划分技术。在我们的应用中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类。然而这两者之间有着本质的区别，接下来，我们就具体来探讨下分类与聚类之间在数据挖掘中的区别。 所谓分类(Classification)，就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类；而聚类，则是在是指事先没有“标签”的情况下，通过某种聚集分析，找出事物之间存在聚集性原因的过程。 从机器学习上看，分类作为一种监督学习方法，它的目标在于通过已有数据的确定类别，学习得到一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。简单的说，就是我们在进行分类前，得到的数据已经标示了数据所属的类别，分类的目标就是得到一个分类的标准，使得我们能够更好的把不同类别的数据区分出来。就如下图所示，分类分析的目的就是要找出区分红色数据和绿色数据的标准，分类分析的过程就是算法不断递进，使得标准更为准确的过程。 图：分类分析的过程 与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。即聚类是在预先不知道分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。聚类的目的是将大量的数据通过“属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别尽可能的大”的原则进行分类；因此，聚类的意义就在于将观察到的内容组织成类分层结构，把类似的事物组
织在一起。通过聚类分析，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的关系。 图：聚类分析的过程 分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候，我们在进行数据分析的时候，事前并不能得到各个类别的信息。那么在这个时候，我们就需要使用聚类分析的方法，通过聚类分析，将数据进行分类，去识别全局的分布模式，更好的去探索不同类别数据属性之间的区别和联系，从而找到数据的区分标识，并以此来进行更好的数据分类分析工作。
数据挖掘中的聚类分析方法
数据挖掘中的聚类分析方法 随着计算机应用的普及，信息系统产生的数据量日益增大，如何有效地利用巨量的原始数据分析现状和预测未来，己经成为人类面临的一大挑战。由此数据挖掘技术应运而生并得以迅猛发展，这是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果。 数据挖掘（Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(简称KDD)，是从大量数据中提取可信的、新颖的、有效的并能被人们理解的模式的处理过程。数据挖掘是一门新兴的技术，它以数据库技术作为基础，把逻辑学、统计学、机器学习、模糊学、可视化计算等多门学科的成果综合在一起，进行如何从数据库中得到有用信息的研究。数据挖掘技术得到了人们的普遍关注，广泛应用于银行金融、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。 聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。所谓聚类，就是把没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干类，使类内样本的相似性尽可能大，而类间样本的相似性尽量小，是一种无监督的学习方法。聚类分析通常是在没有先验知识支持的前提下进行的，它所要解决的就是在这种前提下，实现满足要求的类的聚合。聚类分析的研究主要集中在聚类算法上，产生性能好而且实用的聚类算法是其终极目的。 聚类是一个富有挑战性的研究领域，采用基于聚类分析方法的数据挖掘在实践中己取得了较好的效果，在实际操作中往往不是采用单一的手段，而是采用多种手段和方法相结合根据潜在的各项应用，数据挖掘对聚类的典型要求有以下9个方面: (1)可伸缩性 可伸缩性是指算法不论对于小数据集还是对于大数据集，都应是有效的在很多聚类算法当中，对于数据对象小于200个的小数据集合性很好，而对于包含成千上万个数据对象的大规模数据库进行聚类时，将会导致有不同的偏差结果。此外，可伸缩性算法应该随着数据库大小的变化，其运行时间应该线性变化。 (2)处理不同字段类型的能力 算法不仅要能处理数值型数据，还要有处理其它类型字段的能力，包括分类标称类型(catalog流Viminal)，序数型(ordinal)，二元类型(binary)，或者这些数据类型的混合。 (3)能够发现任意形状的聚类 (4)用于决定输入参数的领域知识最小化 在聚类分析当中，许多聚类算法要求用户输入一定的参数，如希望簇的数目聚类结果对于输入参数很敏感，通常参数较难确定，尤其是对于含有高维对象的数据集更是如此。要求用人工输入参数不但加重了用户的负担，也使得聚类质量难以控制。 (5)处理高维数据的能力 既可处理属性较少的数据，又能处理属性较多的数据很多聚类算法擅长处理低维数据，一般只涉及两到三维，通常最多再加二维的情况下能够很好地判断聚类的质量聚类数据对象在高维空间是非常具有挑战性的，尤其是考虑到这样的数据可能高度偏斜并且非常稀疏。例如，考虑包含不同地区的温度测量的数据集如果温度在一个相当长的时间周期内重复地测量，则维度的增长正比于测量的次数为低维数据开发的传统的数据分析技术通常不能很好地处理这样的高维数据。 (6)能够处理噪声数据 现实世界中的数据库常常包含了孤立点空缺未知数据或有错误的数据一些聚类算法对于这样的数据敏感，可能导致低质量的聚类结果所以我们希望算法可以在聚类过程中检测代表噪声和离群的点，然后删除它们或者消除它们的负面影响。
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法 数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。 3. 聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。 数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。 4. 相似匹配 相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会
用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。 5. 频繁项集 频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。 6. 统计描述 统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。 7. 链接预测 链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。 8. 数据压缩 数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据
应用多元统计分析习题解答_朱建平_第五章
Abbo无私奉献，只收1个金币，BS收5个金币的… 何老师考简单点啊……
第五章 聚类分析 5.1 判别分析和聚类分析有何区别？ 答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 5.2 试述系统聚类的基本思想。 答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 5.3 对样品和变量进行聚类分析时， 所构造的统计量分别是什么？简要说明为什么这样构造？ 答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 （一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为 （1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p ij ik jk k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞） 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离 （三）兰氏距离 对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 2 1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑
多元统计分析第九章聚类分析
聚类分析 引言 俗话说：“物以聚类，人以群分”，在现实世界中存在着大量的分类问题。例如，生物可以分成动物和植物，动物又可分为脊椎动物和无脊椎动物等；人按年龄可分为少年、青年、中年、老年，对少年的身体形态、身体素质及生理功能的各项指标进行测试，据此对少年又可进行分类；在环境科学中，我们可以对按大气污染的轻重分成几类区域；在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值和人均消费水平等多项指标对世界上所有国家的经济发展状况进行分类；在产品质量管理中，要根据各产品的某些重要指标可以将其分为一等品，二等品等。 研究事物分类问题的基本方法有两种：一是判别分析，二是聚类分析。若已知总体的类别数目及各类的特征，要对类别未知的个体正确地归属其中某一类，这时需要用判别分析法。若事先对总体到底有几种类型无从知晓，则要想知道观测到的个体的具体的分类情况，这时就需要用聚类分析法。 聚类分析的基本思想：首先定义能度量样品（或变量）间相似程度（亲疏关系）的统计量，在此基础上求出各样品（或变量）间相似程度的度量值；然后按相似程度的大小，把样品（或变量）逐一归类，关系密切的聚集到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统；最后根据整个分类系统画出一副分群图，称之为亲疏关系谱系图。 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，大致可归为： ⑴系统聚类法：首先，将n 个样品看成n 类，然后将性质最接近的两类合并成一个新类，得到1 n 类，合并后重新计算新类与其它类的距离与相近性测度。这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止，并且类的过程可用一张谱系聚类图描述。 ⑵动态聚类法（调优法）：首先对n 个对象初步分类，然后根据分类的损失函数尽可能小的原则进行调整，直到分类合理为止。 ⑶有序样品聚类法（最优分割法）：开始将所有样品看成一类，然后根据某种最优准则将它们分割为二类、