《基于SPSS的数据分析（第五版）配套教材电子课件（完整版）.ppt

聚类分析概述 亲疏远程度的衡量指标 相似性:数据间相似程度的度量 距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,聚成一类;距离越远,越“疏远”,分别属于不同的类 定距型个体间的距离： 把每个个案数据看成是k维空间上的点,在点和点之间定义某种距离.一般适用于定距数据 欧氏距离(EUCLID) 平方欧氏距离(SEUCLID) 聚类分析概述 品质型个体间的距离 姓名 授课方式 上机时间 选某门课程 张三 1 1 1 李四 1 1 0 王五 0 0 1 聚类分析概述 品质型个体间的距离 简单匹配(simple matching)系数:适用二值变量。 个体j 个体i 1 0 1 a b 0 c d a为个体i与个体j在所有变量上同时取1的个数；d为同时取0的个数 特点：排除同时拥有或同时不拥有某特征的情况；取0和1地位等价，编码方案的变化不会引起系数的变化。 聚类分析概述 品质型个体间的距离 简单匹配(simple matching)系数:适用二值变量。 姓名 授课方式 上机时间 选某门课程 张三 1 1 1 李四 1 1 0 王五 0 0 1 （张三，李四）：a=2 b=1 c=0 d=0 d(x,y)=1/(1+2)=1/3 （张三，王五）：a=1 b=2 c=0 d=0 d(x,y)=2/(1+2)=2/3 张三距李四近 聚类分析概述 品质型个体间的距离 根据临床表现研究病人是否有类似的病 姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4 张三 男 1 0 1 0 0 0 李四 女 1 0 1 0 1 0 王五 男 1 1 0 0 0 0 …….. 聚类分析概述 品质型个体间的距离 Jaccard系数:适用二值变量 个体j 个体i 1 0 1 a b 0 c d a为个体i与个体j在所有变量上同时取1的个数；d为同时取0的个数 特点：排除同时不拥有某特征的情况；取1的状态比取0更有意义(如:临床检验中的阳性特征)；编码方案会引起系数的变化 聚类分析概述 品质型个体间的距离 Jaccard系数举例:根据临床表现研究病人是否有类似的病 姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4 张三 男 1 0 1 0 0 0 李四 女 1 0 1 0 1 0 王五 男 1 1 0 0 0 0 …….. 结论:张三和李四最有可能得类似的病;李四和王五不太有可能 聚类分析概述 品质型个体间的距离 卡方距离:计数变量 姓名 选修课门数（期望频数） 专业课门数（期望频数） 得优门数（期望频数） 合计 张三 9（8.5） 6（6） 4（4.5） 19 李四 8（8.5） 6（