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  • MATLAB与系统聚类分析-matlab与系统聚类分析.rar 经典的MATLAB与系统聚类分析讲义, 非常有价值。有兴趣的大家可以看看。。。。。。。。。。。
  • 系统聚类分析

    2020-04-27 20:25:58
    查找最小值 去掉最小值的行列 如图 然后再次寻找最小值 同样再次寻找最小值 w / /最远距离法 /取最大值即可 ......

    课程笔记

     

     

    查找最小值   去掉最小值的行列  如图

     

    然后再次寻找最小值

     

    同样再次寻找最小值

     

     

     

    w

     

    /

    /最远距离法   

    /取最大值即可

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    /收集数据最终的形式就是这样

     

     

     

     

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  • 一、概念:(分析-分类-系统聚类)系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法,也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型,一是对研究对象本身进行分类,称为Q型聚类;另一是对研究对象的观察指标进行分类,称为R...

    一、概念:(分析-分类-系统聚类)

    系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法,也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型,一是对研究对象本身进

    行分类,称为Q型聚类;另一是对研究对象的观察指标进行分类,称为R型聚类。同时根据聚类过程不同,又分为分解法和凝聚法。

    二、聚类方法(分析-分类-系统聚类-方法)

    1、聚类方法。可用的选项有组间联接、组内联接、最近邻元素、最远邻元素、质心聚类法、中位数聚类法和Ward法。◎Between-groups

    linkage:组间平均距离法。系统默认选项。合并两

    类的结果使所有的两类的平均距离最小。◎Within-groups

    linkage:组内平均距离法。当两类合并为一类后,

    合并后的类中的所有项之间的平均距离最小。◎Nearest

    neighbor:最近距离法。采用两类间最近点间的距离代表两 类间的距离。◎Furthest

    Neighbor:最远距离法。用两类之间最远点的距离代表两 类之间的距离。◎Centroid

    clustering:重心法。定义类与类之间的距离为两类中各 样品的重心之间的距离。◎Median

    clustering:中位数法。定义类与类之间的距离为两类中各

    样品的中位数之间的距离。◎Ward’s method:最小离差平方和法。聚类中使类内各样品的离差平

    方和最小,类间的离差平方和尽可能大。

    2、度量。允许您指定聚类中使用的距离或相似性测量。选择数据类型以及合适的距离或相似性测量:◎Euclidean

    distance:欧氏距离。◎Squared Euclidean

    distance:欧氏距离平方。两项之间的距离是每个变量值之差的平方和。系统默认项。◎Cosline:余弦相似性测度,计算两个向量间夹角的余弦。◎Pearson

    conelation:皮尔逊相关系数。它是线性关系的测度,范围是-1~

    1。◎Chebychev:切比雪夫距离。◎Block:曼哈顿(Manhattan)距离,两项之间的距离是每个变量值之差的绝对值总和。◎Minkowski:闵科夫斯基距离。◎Customized:自定义距离。

    2.1、区间。可用的选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、余弦、Pearson相关性、Chebychev、块、Minkowski及定制。

    2.2、计数。可用的选项有卡方测量和phi平方测量。

    2.3、二分类。可用的选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、尺度差分、模式差分、方差、离差、形状、简单匹配、Phi

    4点相关性、lambda、Anderberg的D、骰子、Hamann、Jaccard、Kulczynski 1、Kulczynski

    2、Lance和Williams、Ochiai、Rogers和Tanimoto、Russel和Rao、Sokal和Sneath

    1、Sokal和Sneath 2、Sokal和Sneath 3、Sokal和Sneath 4、Sokal和Sneath

    5、Yule的Y以及Yule的Q。

    3、转换值。允许您在计算近似值之前为个案或值进行数据值标准化(对二分类数据不可用)。可用的标准化方法有z得分、范围1至1、范围0至1、1的最大量级、1的均值和使标准差为1。

    4、转换度量。允许您转换距离测量所生成的值。在计算了距离测量之后应用这些转换。可用的选项有绝对值、更改符号和重新调整到0–1范围。

    三、统计量(分析-分类-系统聚类-统计量)

    1、合并进程表。显示在每个阶段合并的个案或聚类、所合并的个案或聚类之间的距离以及个案(或变量)与聚类相联结时所在的最后一个聚类级别。

    2、相似性矩阵。给出各项之间的距离或相似性。

    3、聚类成员。显示在合并聚类的一个或多个阶段中,每个个案被分配所属的聚类。可用的选项有单个解和一定范围的解。

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  • 通过对龙固井田研究区8个钻孔资料的分析,构造了新近系岩性组合特征系统聚类分析模型,分述了构建模型的几个重要步骤,并将欧式距离、标准欧式距离、马氏距离和明科夫斯基距离4种距离计算方法获得的聚类谱系图进行比较...
  • 关注【聚类分析】在SPSS中进行医学数据的系统聚类分析关键词:SPSS、聚类分析导读在前几期,我们介绍了用判别分析将对象或变量进行分类的方法。详见:《运用SPSS进行医学数据的Fisher判别分析应用》《运用SPSS进行...
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    聚类分析

    在SPSS中进行医学数据的

    系统聚类分析

    关键词:SPSS、聚类分析

    d03f8dac75c07bb4ad2bc513bf8720d2.png导读

    在前几期,我们介绍了用判别分析将对象或变量进行分类的方法。

    详见:

    《运用SPSS进行医学数据的Fisher判别分析应用》

    《运用SPSS进行医学数据的逐步判别分析应用》

    实际上,聚类分析也是一种将对象或变量进行分类的方法,与判别分析是从已知的分类中总结规律不同的是,聚类分析是对未知分类的数据进行分类。

    本期,我们来介绍系统聚类的基本原理、适用范围及其在SPSS中的具体操作步骤。

    下方为视频版和音频版,含软件操作步骤

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    一、基本形式

        聚类分析(cluster analysis),指将未知分类的对象或变量进行分类,属于探索性统计分析方法。按照归类对象的属性可将聚类分为R型聚类(归类变量)和Q型聚类(归类对象),根据归类的方式可将聚类分为系统聚类和K-means聚类,不管分类如何,其基本思想都是将相似性数量化。

        系统聚类(hierarchical clustering analysis),是将相似的样品或变量归类的常用方法:先将各个样品或变量看做单独的一类,然后规定类与类之间的距离,选择距离最小的一对合并成新的一类,计算新类与其他类之间的距离,再将距离最近的两类合并,这样每次减少一类,直至所有的样品合为一类为止。

    二、适用范围

        系统聚类适用于分类变量和连续变量的数据资料。

    三、案例解析

        收集了一份121名社区中青年(20-35岁)居民健康调查数据资料,涉及多个相关指标,欲采用聚类分析将所有的指标分成若干大类,以进一步分析居民健康状况。具体操作如下:

    (1)具体操作步骤

        依次点击“分析——分类——系统聚类”。

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    (点击图片查看大图)

        ②出现“系统聚类分析”窗口。

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    (点击图片查看大图)

       将所有变量放入“变量”框中,并勾选聚类方式为“变量”。

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    (点击图片查看大图)

        ④点击“图”,出现“系统聚类分析:图”窗口,并勾选“谱系图”。

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    (点击图片查看大图)

        ⑤点击“方法”,出现“系统聚类分析:方法”窗口,聚类方法选择“组间联接”,测量选择“平方欧氏距离”,并转换值的标准化方式选择“Z得分”。

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    (点击图片查看大图)

        ⑥点击“继续”,“确定”,得到分析结果。

    (2)结果解读

        查看“谱系图”,该谱系图展示了性别、年龄共14个变量的聚类过程,当在距离线20处画一条垂直线,可以看到,14个变量被划分为三大类,第一类包括身高、体重、收缩压、头晕症状等,第二类包括饮食习惯和体育锻炼,第三类包括性别和心慌状况。

    四、小  结

        本文对系统聚类分析的基本原理、适用范围及其在SPSS的具体操作应用进行了详细介绍。临床研究中,在大样本数据的训练下,可以得到稳定的类别划分,并需结合专业知识进行合理整合。我们将持续更新更多实用的采用SPSS软件、SAS软件、R软件以及Graghpad等软件的操作应用,敬请关注!

    参考文献:

    1、孙振球,徐勇勇.医学统计学(第4版).人民卫生出版社.

    本期供稿:Dana

    文本编辑:飞雪

    内容审核:陈老师

    语音讲解:陈老师

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  • 系统聚类分析.ppt

    2011-04-08 23:03:33
    系统聚类分析.ppt系统聚类分析.ppt
  • spss聚类分析_系统聚类分析(操作)

    千次阅读 2020-12-09 06:22:03
    在前文系统聚类的理论分析基础上,下面来介绍系统聚类在SPSS中的操作和应用。在SPSS中系统聚类有两种类型,分别是Q型聚类和R型聚类: Q型聚类是对观测样本进行聚类,它使具有相似特征的观测样本聚集在一起,使差异性...

    在前文系统聚类的理论分析基础上,下面来介绍系统聚类在SPSS中的操作和应用。在SPSS中系统聚类有两种类型,分别是Q型聚类和R型聚类:

    Q型聚类是对观测样本进行聚类,它使具有相似特征的观测样本聚集在一起,使差异性大的观测样本分离开来。

    R型聚类是对变量进行聚类,它使具有相似特征的变量聚集在一起,使差异性大的变量分离开来。实现减少变量个数和变量降维的目的。

    1. 系统聚类的SPSS基本操作

    1.1 选择菜单:【分析(A)】→【分类(F)】→【系统聚类(H)】;

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    1.2 选择参与系统聚类分析的变量到【变量】框中;

    1.3 选择一个字符型变量作为标记变量到【标注个案(C)】;

    1.4 在【聚类】框中选择聚类类型:【个案】表示进行Q型聚类,【变量】表示进行R型聚类;

    1.5 在【输出】框中选择输出内容:【统计量】表示输出聚类分析的相关统计量,【图】表示输出聚类分析的相关图形;

    1.6 点击【方法(M)】按钮指定距离的计算方法:【聚类方法(M)】框中给出的是计算个体与小类、小类与小类间距离的方法;【度量标准】框中给出的是不同变量类型下观测个体距离的计算方式,其中,【区间(N)】框中的方法适用于数值型变量;【计数(T)】框中的方法适用于计数变量;【二分类(B)】框中的方法适用于二分类变量;

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    1.7 如果参与聚类分析的变量存在数量级上的差异,应在【标准化】框中选择消除数量级差的方法,并指定处理是针对变量还是针对观测,其中,【按照变量(V)】是针对变量,适用于R型聚类分析,【按个案】是针对观测,适用于Q型聚类分析。消除数量级差的方法包括:

    无:表示不进行任何处理

    ※ Z得分:表示计算Z分数,它将各变量值减去均值后除以标准差

    ※ 全距从 - 1到1:表示各变量值除以全距,处理以后的变量值的范围在-1~1之间

    ※ 全距从0到1:表示各变量值减去最小值后除以全距,处理以后的变量值的范围在0~1之间

    ※ 1的最大量:表示将各变量值除以最大值,处理以后的变量值的最大值为1

    ※ 均值为1:表示将各变量值除以均值

    ※ 标准差为1:表示将各变量值除以标准差;

    1.8 点击【统计量(S)】指定输出统计量,其中【合并进程表(A)】表示输出聚类分析的凝聚状态表,【相似性矩阵(P)】表示输出个体间的距离矩阵。【聚类成员】框中,【无(N)】表示不输出各观测的所属类,【单一方案(S)】表示指定输出当分成k类时各观测的所属类,是单一解,【方案范围(R)】表示指定输出当分成m~n类(m≤n)时各观测的所属类,是多个解;

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    1.9 点击【绘制(T)】按钮指定输出聚类分析图。

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    2. 系统聚类的应用

    根据以上操作步骤,利用某社区居民体检部分数据,检测指标有谷丙转氨酶ALT、谷草转氨酶AST、血清总蛋白TPROT、总胆固醇CHOL、尿素UREA、总胆红素TBK、谷氨酰转肽酶、碱性磷酸酶ALP、肌酐CREAT、球蛋白GLB、血清白蛋白ALB。现对对该人群检测指标进行变量聚类,即R型聚类分析。个体距离采用平方欧式距离,类间距离采用组间平均链锁距离,由于数据存在数量级的差异,因此采用将各变量值除以标准差的方式进行标准化处理,如下图所示。

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    随着台风的登陆,会带来大风、暴雨甚至风暴潮等灾害性天气。不过,万物皆有两面性,台风的形成也有其益处:

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    由冰柱图及树状图可知,如果将11个指标聚成3类,则总胆固醇CHOL自成一类,尿素UREA、肌酐CREAT为一类,其余指标为一类。其中总胆固醇CHOL是反映血脂异常指标;尿素UREA、肌酐CREAT是反映肾功能指标;其余指标均为反映肝功能指标。

    今天的内容请大家好好练习哦,下节将介绍二阶聚类分析的相关内容,敬请期待~

    在SPSS学堂中,回复20180902可以获取操作数据,一定要多加练习哦,继续关注我们~

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    千次阅读 2020-07-22 21:39:36
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  • 系统聚类分析法法

    2012-09-09 20:17:46
    本文档帮助你很好的掌握系统聚类法,内容具体生动。
  • 通过PPT讲解,大家对系统聚类会有一定的了解。
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  • R语言 系统聚类分析1

    2014-05-18 23:59:00
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