讯阳文艺网什么是聚类分析？
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被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。
延伸阅读
系统聚类分析步骤？
系统聚类的步骤一般是首先根据一批数据或指标找出能度量这些数据或指标之间相似程度的统计量；然后以统计量作为划分类型的依据，把一些相似程度大的变量（或样品）首先聚合为一类，而把另一些相似程度较小的变量（或样品）聚合为另一类，直到所有的变量（或样品）都聚合完毕，最后根据各类之间的亲疏关系，逐步画成一张完整的分类系统图，又称谱系图。其相似程度由距离或者相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。
特点：事先无须知道分类对象的分类结构，而只需要一批地理数据；然后选好分类统计量，并按一定的方法步骤进行计算；最后便能自然地、客观地得到一张完整的分类系统图。
利用SPSS进行数据的系统聚类分析？
spss统计分析软件除了有主成分分析、因子分析功能之外还有聚类分析的功能，聚类分析能够将物理或者抽象的对象集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。本 文将给大家详细介绍spss实现聚类分析的过程。
1、打开SPSS19.0，在界面内输入你需要分析的数据。
2、在上面菜单栏选择“分析”-“分类”-“系统聚类”，得到系统聚类选项框。
3、将A、B、C、D四组数据分别选择进入变量框内。
4、点击右边“绘制”选项，选中“树状图”。
5、在“方法”选项中选择你需要选择的方法。
6、点击“继续”-“确认”。恭喜你，你需要的系统类聚树状图出来了。
什么是聚类分析?说说它在地理学中的应用？
聚类分析的职能是建立一种分类方法，它是将一批样品或变量，按照它们在性质上的亲疏程度进行分类。距离的种类很多，其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下： 其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值，Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值，dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。若dij越小，那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。性质接近的样品就可以划为一类。 当确定了样品之间的距离之后，就要对样品进行分类。分类的方法很多，本节只介绍系统聚类法，它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。首先将n个样品每个自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并成一类，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。分类结果可以画成一张直观的聚类谱系图。 应用系统聚类法进行聚类分析的步骤如下：
①确定待分类的样品的指标；
②收集数据；
③对数据进行变换处理（如标准化或规格化）；
④使各个样品自成一类，即n个样品一共有n类；
⑤计算各类之间的距离，得到一个距离对称矩阵，将距离最近的两个类并成一类；
⑥并类后，如果类的个数大于1，那么重新计算各类之间的距离，继续并类，直至所有样品归为一类为止；
⑦最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准或不同的分类原则，得出不同的分类结果。
聚类分析的标准是什么？
均一性：一个簇只包含一个类别的样本则没满足均一性；其实也可以认为就是正确率(每个 聚簇中正确分类的样本数占该聚簇总样本数的比例和)
完整性：同类别样本被归到同一个簇中则满足完整性
兰德指数：
兰德指数（Rand index）需要给定实际类别信息CC，假设KK是聚类结果，aa表示在CC与KK中都是同类别的元素对数，bb表示在CC与KK中都是不同类别的元素对数，则兰德指数为：
其中数据集中可以组成的总元素对数，RI取值范围为[0,1][0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合。
对于随机结果，RI并不能保证分数接近零。为了实现“在聚类结果随机产生的情况下，指标应该接近零”，调整兰德系数（Adjusted rand index）被提出，它具有更高的区分度。
卫生统计学聚类分析名词解释？
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。
阐述聚类分析的意义？
意义：聚类分析是研究分类问题的多元数据分析方法。
聚类分析有极其广泛的应用背景。在经济学中，为了了解不同地区的城镇居民的收入及消费情况，往往需要划分不同的类型去研究；在产品质量管理中，要根据各产品的某些重要指标而将其分为一等品、二等品等；在生物学中，要根据各生物体的综合特征进行分类；又如在考古中，要将某些古生物化石进行科学的分类等等。
怎样用spss实现聚类分析？
1、因为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。
如：优、良、中、及格、不及格
5 4 3 2 1
2、首选将外语的数据类型改成数值型，然后将各个数据“5”，“5”，“4”，“4”，“4”，“2”分别对应之前的优，优，良、良、良和及格。
3、然后在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理，选择“分析”–》“描述统计”–》“描述”进入设置。
4、设置好描述性的相关参数即可。
5、选择“分析”–》“分类”–》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。
6、进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标。这里勾选上树状图后其他默认。
7、点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。
8、根据spss输出的结果进行分析。
9、这就是分析结果。
聚类分析方法有哪些？
直接聚类法。
先把各个分类对象单独视为一类，然后根据距离最小的原则，依次选出一对分类对象，并成新类。 如果其中一个分类对象已归于一类，则把另一个也归入该类；如果一对分类对象正好属于已归的两类，则把这两类并为一类。 每一次归并，都划去该对象所在的列与列序相同的行。 经过m-1次就可以把全部分类对象归为一类，这样就可以根据归并的先后顺序作出聚类谱系图。
