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  • 利用Excel实现R型聚类分析.pdf
    2020-12-24 10:41:58

    利用Excel实现R型聚类分析

    第3l卷第4期 物探与化探 V01.31.No.4

    2007年8月 GEOPHYSICAL&GEOCHEMICALEXPLORAll0N Aug.,2007

    利用Excel实现R型聚类分析

    春乃 芽

    (辽宁有色葫芦岛地质勘查院,辽宁葫芦岛 125000)

    摘要:R型聚类分析是对若干个元素进行数量化相似程度分类的一种数理统计方法,主要步骤包括:原始数据转

    换;求解相关系数;对结果聚类。利用Excel的数据分析工具实现R型聚类分析的方法和步骤,对野外一线地质人

    员的工作相当适用。

    关键词:Excel;数据分析;相关系数;显著性检验

    中图分类号:P632 文献标识码:A 文章编号:1000—8918(2007)04一0374一03

    化探工作中,聚类分析可提供数量化的衡量元 用Count()函数求样本数n时不发生错误。在第4

    素或样品相似程度的指标,利用这些指标可以将元 步求解相关矩阵时应选择逐列,表明不同的列代表

    素或样品划分为不同的类别,从而揭示元素或样品 不同元素的数据。

    之间本质上的联系,分析元素的共生组合和对岩体 表1几种元素的原始数据 10一6

    异常等的分类评价。聚类分析一般分为2种:R型 Ni Co Cu Cr S As

    1903 ”3 160 1178 8163 4

    聚类分析(对元素分类)和Q型聚类分析(对样品分

    2328 79 6 3175 586 14

    类)。笔者介绍运用Excel数据分析工具实现R型744 26 1 84l 425 3

    聚类分析的方法和步骤。 2782 273 150 2400 8234 37

    1775 94 13 3140 54 l

    利用Excel数据分析工具实现R型聚类分析的

    1046 44 6 2093 104 4

    操作流程为:①加载分析工具库;②原始数据输入;

    ③数据转换;④求解相关矩阵;⑤聚类分类;⑥分类 3 数据转换

    结果解释。

    一般认为岩石当中常量元素服从正态分布,而

    以参考文献[1]的原始数据为例,介绍上述流

    其他微量元素多为对数正态分布,而且数据过于离

    程。

    散…(这是地质数理统计的一个重要前提条件,利

    1加载数据分析工具库 用“数据分析-描述统计”当中的偏度/峰度,依据文

    献[1]所介绍的方法进行检验,笔者直接使用文

    缺省的windows并不安装数据分析功能,需要

    献¨3的数据,未做检验),所以要将其转换为常用对

    重新加载,步骤如下:工具栏_工具_÷加载宏_+分析

    数。

    工具库_+确定。

    选择单元格“J3”,在公式栏中输入“=L0910

    2 原始数据输人

    标放在该单元格的右下角的复制控点上,鼠标变成

    为了快速

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    © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.    http://www.cnki.net

    31

    卷第

    4

    Vol

    .

    31,

    No

    .

    4

    2007

    8

    GE

    OPHYSI

    CAL

    &

    GE

    OCHE

    M

    I

    CAL

    EXP

    LORATI

    O

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    Aug

    .

    ,

    2007

    利用

    Excel

    实现

    R

    型聚类分析

    (

    辽宁有色葫芦岛地质勘查院

    ,

    辽宁

    葫芦岛

    125000

    )

    :

    R

    型聚类分析是对若干个元素进行数量化相似程度分类的一种数理统计方法

    ,

    主要步骤包括

    :

    原始数据转

    ;

    求解相关系数

    ;

    对结果聚类

    利用

    Excel

    的数据分析工具实现

    R

    型聚类分析的方法和步骤

    ,

    对野外一线地质人

    员的工作相当适用

    关键词

    :

    Excel;

    数据分析

    ;

    相关系数

    ;

    显著性检验

    中图分类号

    :

    P632

    文献标识码

    :

    A

    文章编号

    :

    1000

    -

    8918

    (

    2007

    )

    04

    -

    0374

    -

    03

    化探工作中

    ,

    聚类分析可提供数量化的衡量元

    素或样品相似程度的指标

    ,

    利用这些指标可以将元

    素或样品划分为不同的类别

    ,

    从而揭示元素或样品

    之间本质上的联系

    ,

    分析元素的共生组合和对岩体

    异常等的分类评价

    。聚类分析一般分为

    2

    :

    R

    聚类分析

    (

    对元素分类

    )

    Q

    型聚类分析

    (

    对样品分

    )

    笔者介绍运用

    Excel

    数据分析工具实现

    R

    聚类分析的方法和步骤

    利用

    Excel

    数据分析工具实现

    R

    型聚类分析的

    操作流程为

    :

    加载分析工具库

    ;

    原始数据输入

    ;

    数据转换

    ;

    求解相关矩阵

    ;

    聚类分类

    ;

    分类

    结果解释

    以参考文献

    [

    1

    ]

    的原始数据为例

    ,

    介绍上述流

    1

    加载数据分析工具库

    缺省的

    W

    indows

    并不安装数据分析功能

    ,

    需要

    重新加载

    ,

    步骤如下

    :

    工具栏

    工具

    加载宏

    分析

    工具库

    确定

    2

    原始数据输入

    为了快速而准确地输入原始数据

    ,

    除了按照正

    常的

    Excel

    方法输入数据以外

    ,

    可以设定“

    工具

    2

    选项

    ,

    1

    个数据输入完毕之后

    ,

    Enter

    键即可语

    音朗读

    ,

    实现数据输入的同步检查

    ,

    确保其准确性

    例子的原始数据如表

    1

    所示

    输入数据应按行输入

    字段名

    (

    元素符号

    )

    ,

    相同一列按行输入同一元素的

    数值

    ,

    所有数据输入完毕之后

    ,

    所有字段名之下的其

    他行单元格内不再输入任何内容

    ,

    以保证在

    5

    .

    2

    Count

    (

    )

    函数求样本数

    n

    时不发生错误

    。在第

    4

    步求解相关矩阵时应选择逐列

    ,

    表明不同的列代表

    不同元素的数据

    1

    几种元素的原始数据

    10

    -

    6

    N

    i

    Co

    Cu

    Cr

    S

    A

    展开全文
  • ​在上一讲中,我们讲述了针对...R型聚类分析不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度,而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。还是运用上一讲的数据,以下为31个样本的5种指标的数据,我们想根据5种指标的数据...

    在上一讲中,我们讲述了针对样本进行聚类的分析方法-Q型聚类。今天我们将详细讲解针对变量数据进行的聚类分析——系统聚类之R型聚类。

    我们要将数据变量进行聚类,但不知道要分成几类,或者没有明确的分类指标的时候,就需要用到R型聚类。R型聚类分析不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度,而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。

    还是运用上一讲的数据,以下为31个样本的5种指标的数据,我们想根据5种指标的数据来5个指标分类。(图1)

    图1

    操作步骤:

    ①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”(图2)

    图2

    ②将γ1-5选入右侧变量框中,但是将聚类标签勾选“变量”而不是“个案”(图3)

    图3

    ③点击“统计”,勾选“集中计划”(图4)

    图4

    ④点击右侧“图”,勾选“谱系图”(图5)

    图5

    ⑤点击右侧“方法”按钮,将聚类方法设置为“组间联接”,将区间设置为“平方欧氏距离”,将转换值设置为“Z得分”(图6),最后点击确定。

    图6

    ⑥分析结果:

    图7

    由图7可以看出,按照图中竖列虚线横穿水平线来判断:

    如果聚为3类时候,那么γ1,γ2,γ5聚为一类;γ3聚为一类;γ4聚为一类;

    如果聚为2类时候,那么γ1,2,3,5为一类,γ4为一类;

    如果聚为4类时候,那么γ1,5为一类,2,3,4分别各为一类;

    以上就是今天所讲解的SPSS聚类分析--系统聚类之R型聚类的操作与详解,与之前讲到的Q型聚类的区别在于,Q型聚类是对样本的聚类,R型聚类是对变量的聚类,操作的区别在于点选聚类方式的时候,前者勾选“个案”后者则勾选“变量”,而在其余地方则是基本相似。下一期我们将进行K-均值聚类的详细讲解,敬请大家关注!

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    R型聚类分析是聚类分析的一种,一般对指标进行分类。

    在实际工作中,为了避免漏掉某些重要因素,往往在一开始选取指标的时候尽可能考虑所有的相关因素,而这样做的结果,则是变量过多,变量间的相关度较高,给统计分析与建模带来极大不便,因此人们希望能够研究变量间的相似关系,按照变量的相似关系把他们聚合成若干类,进而找出影响系统的主要因素,引入了R型聚类方法。

    举例:

    服装标准制定中的变量聚类法:

    以下表格是女子14个部位的测量资料,各部位的相关系数表,其中,x1为上身长,x2位手臂长,x3为胸围,x4为颈围,x5为总肩宽,x6为总胸宽,x7为后背宽,x8为前腰节高,x9为后腰节高,x10为全身长,x11为身高,x12为下身长,x13为腰围,x14为臀围。

    clc,clear
    a = [
            1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
            0.366 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
            0.242 0.233 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
            0.28 0.194 0.59 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
            0.36 0.324 0.476 0.435 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
            0.282 0.262 0.483 0.47 0.452 1 0 0 0 0 0 0 0 0
            0.245 0.265 0.54 0.478 0.535 0.663 1 0 0 0 0 0 0 0
            0.448 0.345 0.452 0.404 0.431 0.322 0.266 1 0 0 0 0 0 0
            0.486 0.367 0.365 0.357 0.429 0.283 0.287 0.82 1 0 0 0 0 0
            0.648 0.662 0.216 0.032  0.429 0.283 0.263 0.527 0.547 1 0 0 0 0
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            0.133 0.153 0.732 0.477 0.339 0.392 0.446  0.266 0.241 0.054 0.099 0.055 1 0
            0.376 0.252 0.676 0.581 0.441 0.447 0.44 0.424 0.372 0.363 0.376 0.321 0.672 1
            ]
    d=1-abs(a);  %进行数据变换,把相关系数转化为距离 系数越大 代表距离越近
    d=tril(d);   %提出d矩阵的下三角部分
    b=nonzeros(d); %去掉d中的0元素
    b=b';  %化成行向量
    z=linkage(b,'complete');  %按最长距离法聚类
    y=cluster(z,'maxclust',2);%把变量划分成两类,注:也可3类,底下记得修改
    ind1=find(y==1);  %显示第一类对应的变量编号
    ind2=find(y==2);  %显示第二类对应的变量编号
    ind1=ind1';
    ind2=ind2';
    h=dendrogram(z);  %画聚类图
    ind1,ind2
    set(h,'Color','k','LineWidth',2.0);%把聚类图线的颜色修改成黑色,线宽加粗

     

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