南宁做网站设计方案,广州做家教的网站,百度app安装下载免费,长春网长春网络推广站排名聚类模型的定义#xff1a; “物以类聚#xff0c;人以群分”#xff0c;所谓的聚类#xff0c;就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后#xff0c;我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计#xff0c;分析或预测#xff1b;也可以探究不… 聚类模型的定义 “物以类聚人以群分”所谓的聚类就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计分析或预测也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。
聚类和分类的区别分类是已知类别的聚类未知。 K-means聚类算法
流程
指定划分的簇的k值类的个数随机选择k个数据作为哦初始聚类中心不一定是样本点将其余数据划分到距离较近的聚类中心调整新类将中心更新为已划分数据的中心重复34步检查中心是否收敛不变如果收敛或达到迭代次数使停止循环。一般循迭代次数设置为10次结束。 图形结合理解 我们可以登录网站自行体验Visualizing K-Means Clustering
如果使自己添加类的位置可以选择I‘ll Choose 选择自己喜欢的图形 选择图形后添加类的位置然后一直点GO/Update Centroids直至不想不再发生变化。 算法流程图 K_means算法的评价
优点快高效率
缺点需要给出k对聚类中心敏感聚类中心的位置不同结果不同对孤立点敏感孤立点对中心和其余样本带点的更新影响较大。 K-means算法—Spss操作 聚类数根据自己想要分类的层次决定。
这里我们分为了高消费中消费低消费三类 得出结果 K-means算法的讨论
需要自己给定k当变量量纲不同的时候需要去量纲化。
Spss中去量纲化操作
分析-描述统计-描述-导入需要去量纲化变量-√将标准化值另存为变量。 得到去量纲话Z-name 因为本次的例子变量单位相同不需要去量纲化为了方便就拿此例子的数据去量纲化得到的结果有些轻微差 系统层次模型
简介 过程及原理简介 样品与样品之间的常用距离 指标与指标之间的常用距离 类与类之间的常用距离以及计算方法 案例 得到聚类的谱系图 我们想要将数据分成几类通过对谱系图作垂线可得到明显的类组如在G9后面的线作垂线得到G1245678为一组G3为一组一共两组。 注意问题 系统聚类在SPSS中的操作
分析-分类-系统聚类-导入数据-图-√谱系图
由冰柱图聚类谱系图等。 如何确定类的个数利用Excel中的折线图在折线趋缓的时候找对应的横坐标即是合适的分类个数。
操作
1.复制stata中得到的系数-excel-排序-降序
2.插入-推荐的图标-散点图-调整合适的x轴坐标范围
3.观察下降趋势趋缓的地方对应的x可作为分类的个数。 STATA EXCEL 确定K后保存聚类结果并画图
通过excel的三点分析确定k
分析-分类-系统聚类-保存-单个解-聚类数
作图
图形-图标构建-散点图/点图-2个指标第二个上拖3个指标第四个上拖-输入x轴y轴-设置颜色聚类-组-点id标签将省份拖入-修改图的背景散点等颜色双击编辑 图二是三维的 编辑界面 DBSCAN算法
基本概念
可以理解为流感按一定的半径不断蔓延传播。 DBSCAN的优缺点 指标只有很少比如只有两个的时候较为合适DSCAN的制图对半径和圆内所能容纳最大聚类个数非常敏感稍微修改就有很大的显著差异。 DBSACN的制图网站Visualizing DBSCAN Clustering (naftaliharris.com)
演示
半径为1.2最少容纳点为4 半径为0.8最少容纳点为4 DBSACN的伪代码 Matlab中的DBSACN代码
IDX中的数据就是每个数据的分类为0则是孤立点。
旁边则是DBSACN用matlab画出的图形。 Matlab代码
主函数
clc;
clear;
close all;%% Load Dataload mydata;%这里的数据跟随自己需要聚类的数据可以改变后面的X是博主调试时使用的数据名可以自己改变。%% Run DBSCAN Clustering Algorithmepsilon0.5;
MinPts10;
IDXDBSCAN(X,epsilon,MinPts);%% Plot Results
% 如果只要两个指标的话就可以画图啦
PlotClusterinResult(X, IDX);
title([DBSCAN Clustering (\epsilon num2str(epsilon) , MinPts num2str(MinPts) )]);DBSCAN函数
function [IDX, isnoise]DBSCAN(X,epsilon,MinPts)C0;nsize(X,1);IDXzeros(n,1); % 初始化全部为0即全部为噪音点Dpdist2(X,X);visitedfalse(n,1);isnoisefalse(n,1);for i1:nif ~visited(i)visited(i)true;NeighborsRegionQuery(i);if numel(Neighbors)MinPts% X(i,:) is NOISEisnoise(i)true;elseCC1;ExpandCluster(i,Neighbors,C);endendendfunction ExpandCluster(i,Neighbors,C)IDX(i)C;k 1;while truej Neighbors(k);if ~visited(j)visited(j)true;Neighbors2RegionQuery(j);if numel(Neighbors2)MinPtsNeighbors[Neighbors Neighbors2]; %#okendendif IDX(j)0IDX(j)C;endk k 1;if k numel(Neighbors)break;endendendfunction NeighborsRegionQuery(i)Neighborsfind(D(i,:)epsilon);endend DBSCAN制图函数
function PlotClusterinResult(X, IDX)kmax(IDX);Colorshsv(k);Legends {};for i0:kXiX(IDXi,:);if i~0Style x;MarkerSize 8;Color Colors(i,:);Legends{end1} [Cluster # num2str(i)];elseStyle o;MarkerSize 6;Color [0 0 0];if ~isempty(Xi)Legends{end1} Noise;endendif ~isempty(Xi)plot(Xi(:,1),Xi(:,2),Style,MarkerSize,MarkerSize,Color,Color);endhold on;endhold off;axis equal;grid on;legend(Legends);legend(Location, NorthEastOutside);end
