精华内容
下载资源
问答
  • 1. 变量系统聚类分析结果 2. matlab完整代码 (1)读取数据,并转为距离向量 [X,textdata] = xlsread('examp09_03.xls'); % 从Excel文件中读取数据 y = 1 - X(X~=1 & ~isnan(X))' % 提取X矩阵的不等于1和NaN的...

    1. 变量系统聚类分析结果

    在这里插入图片描述

    2. matlab完整代码

    (1)读取数据,并转为距离向量

    [X,textdata] = xlsread('examp09_03.xls');    % 从Excel文件中读取数据
    y = 1 - X(X~=1 & ~isnan(X))'  % 提取X矩阵的不等于1和NaN的元素,并转为距离向量
    

    (2)调用linkage函数创建系统聚类树

    Z = linkage(y,'average')    % 利用类平均法创建系统聚类树
    

    (3)绘制聚类树形图

    varlabel = textdata(2:end,1);    % 提取变量名称,为后面聚类做准备
    % 作出聚类树形图,方向从右至左,显示所有叶节点,用变量名作为叶节点标签,叶节点标签在左侧
    H = dendrogram(Z,0,'orientation','right','labels',varlabel);  % 返回线条句柄H
    set(H,'LineWidth',2,'Color','k');    % 设置线条宽度为2,颜色为黑色
    xlabel('并类距离(类平均法)')    % 为X轴加标签
    
    展开全文
  • 在现存地下水监测网站中,观测站点分布的任意性、随意性和层次不清以及观测数据的冗余性等问题普遍存在,应用空间聚类原理,所选研究区域廊坊地下水的监测点位及监测指标分别进行了空间聚类分析原始数据和经...
  • 本文所讲的变量聚类方法只是众多聚类方法中的其中一种,与SAS中的变量聚类proc varclus方法一致为什么要做变量聚类当数据集包含成百上千个变量时,很难挖掘出变量与变量之间的...2. 变量聚类PCA(主成分分析)通过主...

    本文所讲的变量聚类方法只是众多聚类方法中的其中一种,与SAS中的变量聚类proc varclus方法一致

    1. 为什么要做变量聚类

    当数据集包含成百上千个变量时,很难挖掘出变量与变量之间的关系,太多的变量也会削弱模型的效果。同时很难对构建的模型进行合理的解释。变量聚类实际上做的是变量缩减,它可以通过减少冗余变量的个数,损失少量信息的情况下提升模型的训练速度和模型效果。

    2. 变量聚类

    PCA(主成分分析)通过主成分(原始自变量的线性组合)达到变量缩减的目的,但是通常主成分的含义很难得到解释。

    一般聚类方法可分为两类:

    (1)层次聚类:这种方法是在之前的迭代中嵌套产生不同的簇,是非常常用的聚类方法

    (2)分区聚类(partitional clustering):分区聚类简单地将数据对象集合划分为非重叠子集(集群),通过最小化观测向量和参照向量(比如向量中心,或者初始猜测一个中心向量)的距离,使得每个数据对象恰好是一个子集。但是这种方法需要很精细地选择合适的参数以及评估所有可能的切分方式的损失,通常实际很难运用。

    层次聚类中有2种方法

    · 聚合

    1. 每个变量自成一类

    2. 计算不同类别之间的相似性

    3. 合并最相似的类别

    4. 重复步骤2和步骤3,直到只剩一个类别

    · 切分

    1. 初始时所有观测值全部归为一起成为一个大类

    2. 计算不同类别之间的相似性

    3. 把最不相似的类别做切分

    4. 重复步骤2和步骤3直至每一个观测值都是一个类别

    接来下介绍一种便于解释的变量缩减方法

    Varclus过程是先把所有变量看成一类,递归地把当前的簇切分成2个子簇直到达到停止条件,从而产生不重叠的层次结构

    v2-f16daaf9826132b420adc8cc2b3c0b33_b.jpg
    变量聚类过程

    当一个变量簇中第二大的主成分特征值大于设定的阈值(比如上图中设定为0.7),则认为该变量簇至少可以被两个主要的维度(前两个主成分)解释,因此该变量簇可以被切分为2个簇

    分裂成两个簇的过程为:先计算该簇的前两个主成分,再进行斜交旋转,并把每个变量分配到旋转分量对应的簇里,分配的原则是变量与这个主成分相关系数的绝对值最大

    分裂结束后,每一个变量簇中的特征值均小于实现设定的阈值

    接下来简要做一个varclus结果展示

    v2-5b47ed905eeafac6a8bc5635de7537d9_b.png
    第一次循环

    第一次循环:所有变量作为一个簇,上图中第四列变量解释方差为2.614435,占总方差的37.35%;第二特征值为1.660513>0.7,所以簇1需要被分裂

    v2-817609549c670832b5cd78aaf0ca192b_b.jpg
    第一次分裂后

    v2-64554213e6c5901a4695e79197d45272_b.jpg
    分裂生成2个簇

    上图中第三列变量R-squared with own cluster(簇内

    )指变量与所属簇内分量(簇的第一主成分)之间相关系数的平方,值越大表示该变量与簇越紧密

    第四列变量R-squeared with next cluster(簇间

    )指变量与相邻簇内分量之间的相关系数的平方,其值越小表明该变量与相邻簇分得越开

    第五列变量

    ,簇内
    越大,簇间
    越小,
    就会越小。
    的值越小,表明该变量与簇越紧密,与相邻簇分得越开

    由于两个簇2的第二特征值为0.925357>0.7,所以簇2需要继续被分裂,分裂结果如下

    v2-bc8409dea89e20368724f1ca1e891b6f_b.jpg
    继续分裂生成3个簇

    最终循环结束后,结果如下所示

    v2-fe0d5d4fc08f0e28952aa3c15cdf4d18_b.jpg
    最终聚类结果

    如何选择代表性变量?

    选择每一个簇中

    最小的变量作为该簇代表性变量,实际应用还是需要看业务解释
    展开全文
  • 最近朋友想请我帮忙分析一下关于他们公司客户群体的数据,他的目的是希望将用户分为几个类别,当然我首先想到的便是聚类了。...当然,作为一个数据分析师,第一步要数据进行初步探索, import pandas as p

    最近朋友想请我帮忙分析一下关于他们公司客户群体的数据,他的目的是希望将用户分为几个类别,当然我首先想到的便是聚类了。但是数据中有一个问题令我十分困惑,那便是数据集中既有分类变量又有数值变量,针对这种情况我们应该怎么处理呢?

    经过一番搜索与尝试,我个人利用了两种方法,仅供大家参考。

    一、数据预览

    当然,作为一个数据分析师,第一步要对数据进行初步探索,
    import pandas as pd 
    import numpy as np
    np.set_printoptions(suppress=True)
    data = pd.read_csv("123.csv",encoding="gb2312")#载入数据
    data.describe()
    data.info()#数据预览
    
    
    del data["Chassis number"]#删除无关的行
    
    当然,还要进行数据的预处理,删除缺失值等等,但是因为重点不在这就略过了。

    二、两种聚类方法

    2.1创建虚拟变量(0,1)

    第一种方法便是将分类变量转换为虚拟变量,然后运用聚类方法进行聚类。让我们来看看处理过程
    dummies_Model = pd.get_dummies(data['Model'], prefix='Model')#将变量转化为虚拟变量
    df = pd.concat([data,dummies_Model], axis=1)#加入原本数据框
    
    from sklearn.cluster import DBSCAN
    train_np = df.as_matrix()
    params = ((0.2, 5), (0.2, 10), (0.2, 20), (0.3, 5), (0.3, 10), (0.3, 15))
    
    for i in range(6):
        eps, min_samples = params[i]
        model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
        model.fit(train_np)
        y_hat = model.labels_
        y_unique = np.unique(y_hat)
        print(eps, min_samples)
        print(y_unique)
    #密度聚类寻找最优参数,可以用其他聚类方法,这只是我当时用的方法
    y_hat = model.labels_
    y_unique = np.unique(y_hat)
    y_hat = pd.DataFrame(y_hat)
    df2 = pd.concat([data.dropna(),y_hat,dummies_Model], axis=1)#将变量标签与数据合在一起
    df2.groupby('0').mean()#显示最终分类均值情况
    最终聚类情况,最终的聚类效果还是得有这个领域专业知识的人这种聚类是否合理。

    2.2利用k-modes and k-prototypes 聚类

    K-prototype是处理混合属性聚类的典型算法。继承Kmean算法和Kmode算法的思想。并且加入了描述数据簇的原型和混合属性数据之间的相异度计算公式。参考博客 http://blog.csdn.net/u014028070/article/details/52138672
    如何安装,以及用法这个网址上均有https://pypi.python.org/pypi/kmodes/
    代码实现
    from kmodes.kmodes import KModes
    km = KModes(n_clusters=7, init='Huang', n_init=5, verbose=1)
    data= data.dropna()
    train_np = data.as_matrix()
    km.fit(train_np)
    y_hat = km.labels_
    y_hat = pd.DataFrame(y_hat)
    data = pd.concat([data,y_hat], axis=1)
    data.groupby(0).mean()
    最终聚类效果




    因为是第一次写博客,问题可能很多,希望大家多多包涵。


    展开全文
  • 多元分析,又称多变量分析,是用于研究多个变量数据之间的关系,包括了多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析等。本文主要介绍其中两种常见的分析方法:聚类分析和权重...

    54abbba61c4b63a772705e6114935e11.png

    多元分析,又称多变量分析,是用于研究多个变量数据之间的关系,包括了多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析等。本文主要介绍其中两种常见的分析方法:聚类分析和权重分析。

    1 聚类分析

    聚类分析,通俗地讲,就是通过计算相关指标,将样本分为几类,使得类与类之间的差异很大,同类样本之间的差异尽可能地小。

    (1)聚类分析种类

    聚类分析的分类方法有很多,按功能划分可以分为两类——样本聚类(Q型聚类)和变量聚类(R型聚类)。问卷研究中,样本聚类使用频率远高于变量聚类。

    按照SPSS软件的功能进行划分,聚类分析分为三类,分别是两步聚类、K-均值聚类和系统聚类(分层聚类)。三种聚类方法各有特点,具体情况如下:

    2dcd14d71eb9bcd1e3fbf9842cc49bef.png

    (2)操作步骤

    35d2dbd744c376ddd22061a9e88a8b70.png

    Step1:如果样本数据度量单位不统一,比如有的题项是以七级量表,而有的题项为五级题项。此时应该进行数据处理,即数据标准化处理。

    Step2:由于K-均值聚类法的优点在于速度非常快,因此可以提前进行快速分析,计算不同类别样本数量进行简单判断聚类效果。

    Step3:对比另外两种分析方法时的聚类类别数量情况,综合判断找出最优聚类结果。

    Step4:分析聚类结果结合不同类别样本特征情况,对聚类类别进行有效命名。

    Step5:聚类类别命名。

    具体针对聚类分析,上述步骤可能并不完全适用,如果聚类变量中有分类数据,则不能使用K-均值聚类分析。

    (3)指标解读

    SPSSAU默认聚类分析使用K-均值聚类方法进行,以下说明均为K-means聚类分析方法

    2f6547d772d75b582bd65ada7e3ddde6.png
    表1:聚类类别基本情况汇总表

    此表主要用于描述聚类分析的基本情况,描述聚类得出类别情况,每个类别人群数量和比例情况等。例如从上表可以看出:聚类得到3类群体,此3类群体的占比分别是35.0%, 29.7%, 35.3%。整体来看, 3类人群分布较为均匀,整体说明聚类效果较好。

    bc16a1b387c39bfb28907b570a0d0ad7.png
    表2:聚类类别方差分析结果

    此表主要通过方差分析对比每个类别下各题项的特征,探索各个类别的差异,最终可结合各个类别特征进行类别命名。例如从上表可知:聚类类别群体对于所有研究项均呈现出显著性(P<0.05),意味着聚类分析得到的3类群体,在研究项上的特征具有明显的差异性。

    9d5a478b84c76cde55cc5575ce81d3ba.png
    指标说明

    2 权重

    权重分析,通过计算各个指标或者题项的权重得分,研究各因素或指标相对与整个体系或某一指标的重要程度。

    (1)分类

    量表类问卷权重研究方法通常情况下可以分为三类:主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。

    29c2d6163b42c2749558c4ba5d6fe84d.png

    主观赋权法就是根据决策者(专家)主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法。

    客观赋权法是根据原始数据之间的关系通过一定的数学方法来确定权重,判断结果不依赖于人的主观判断,有较强的数学理论依据。

    组合赋值法是在主观赋权法(通常是AHP层次分析法)和客观赋权法(通常是因子分析或者熵值法)的权重结果基础上,综合计算出最终权重体系的方法。

    用于研究权重的分析方法有很多,这里着重说明几种较为常用的方法,分别为主成分分析、熵值法。

    (2)主成分分析

    分析步骤

    9450d996ed2a14bc9c1e67b499160a68.png

    指标解读

    3538b6667bbe5158e1fe71591ca7f889.png
    表3:KMO 和 Bartlett 的检验结果表

    6dfac2f114a54876f4a3d8e00e460546.png
    指标说明

    cabc648a47e8b8919109d58bc2e904d6.png
    表4:方差解释率表格

    a633757327547c80fdae6620c34dfefa.png
    指标说明

    48061fff614bea0b12134b57cc918fa7.png
    表5:成分得分系数矩阵

    此表用于基三每个成分得分,计算得分后,结合方差解释率,最终即得到综合得分。

    (3)熵值法

    b3efa8e3e60e942ce571a1106c666eca.png
    表6:熵值法计算权重结果表

    6570948b9d5b40c32912c5b30f08a56a.png
    指标说明

    其他说明:在进行熵值法之前,如果数据方向不一致时,需要进行提前数据处理,通常为正向化或者逆向化两种处理(统称为数据归一化处理)。

    以上提到分析方法都可在SPSSAU中进行分析,详细说明可查看SPSSAU官网,以及可使用SPSSAU上面的案例数据,进行实际的操作分析。

    相关资料

    在线SPSS-SPSSAU-主成分分析

    在线SPSS-SPSSAU-聚类分析

    在线SPSS-SPSSAU-AHP层次分析法

    展开全文
  • ​ 上一期我们讲到了SPSS聚类分析中的系统聚类。无论是系统聚类中的Q型聚类还是R型聚类,都是一种探索的聚类分析,就是我们没有明确要将目标划分为几类,只是想探索可以分为几类,根据探索出来的结果再来决定分几类...
  • 通过R语言数据进行聚类分析

    千次阅读 2019-03-05 22:48:48
    聚类分析是将数据根据相似特征分类到不同的类或簇,用以数据进行区分。 1.纵向聚类(K-means) 通过数据中每个数值间的距离进行聚类,是一种纵向聚类,将样本数据据成类型,用以数据的特征进行区分。 (1)...
  • 什么是聚类分析聚类分析方法的类别

    万次阅读 多人点赞 2019-07-03 21:09:55
    聚类分析是指将数据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。 基本概念 聚类(Clustering)就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作簇。处于...
  • K-means算法data中数据进行聚类分析 (1)算法原理描述 (2)算法结构 (3)写出K-means具体功能函数(不能直接调用sklearn.cluster(Means)功能函数)具体函数功能中返回值包括 数据类标签,累中心,输入包括:数据...
  • 聚类分析

    2021-01-07 15:21:35
    聚类分析一、聚类的关键:距离二、K-means聚类算法三、聚类的注意事项聚类好坏的评估方法1、技术上的方法2、业务上的方法连续型数据标准化分类型数据标准化 一、聚类的关键:距离 二、K-means聚类算法 三、聚类的...
  • 用 Python 进行系统聚类分析

    千次阅读 2020-07-22 21:39:36
    进行机器学习时,我们往往要数据进行聚类分析,聚类,说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类,相似度高的样品点会放在一起,这样一个样本就会被分成几类。而聚类分析也有很多种方法,比如分解...
  • 问题三:用于聚类变量对聚类过程、结果又贡献么,有用么?——采用“单因素方差分析” 问题四:聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“ 问题一:选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类” 1、现在我们...
  • Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用 clusterdata函数样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法;另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非...
  • Java实现k_means算法进行聚类分析

    万次阅读 2016-11-15 20:32:38
    指定数据集进行聚类分析,选择适当的聚类算法,编写程序实现,提交程序和结果报告。 数据集: Iris Data Set(见附件一) ,根据花的属性进行聚类。 数据包括四个属性:sepal length花萼长度,sepal width花萼宽度...
  • 聚类分析(一)

    2019-07-24 11:00:34
    Q型聚类分析是指样品进行聚类分析,R型聚类分析是指对变量进行聚类。根据处理方法的不同聚类分析又分为系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法。 \qquad系统聚类法一般步骤如下: \...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 33,945
精华内容 13,578
关键字:

对变量进行聚类分析