统计学11 聚类分析和判别分析.ppt

第11章

聚类分析与判别分析;聚类分析;引言;例：哪些少数民族的生存状况更接近？;聚类分析需要解决的一个问题;常用的距离的计算方法;常用的距离的计算方法;明考夫斯基距离(明氏距离)**;相似系数的计算方法;相似系数的计算方法;系统聚类法（分层聚类）

hierarchicalcluster;需要解决的新问题：如何计算类与类之间的距离？;最短距离;最长距离;

;离差平方和法：合并离差平方和变动最小的两个类;红绿（1，2，7，9）44.75

离差平方和增加44.75－2.5＝42.25

黄绿（4，5，7，9）14.75

离差平方和增加14.75－2.5＝12.25

黄红（1，2，4，5）10

离差平方和增加10－1＝9

故按该方法黄红首先连接。;6个不同民族的聚类:数据表;各民族之间的欧氏距离;最短距离法举例;（2）根据计算结果合并G4，G7;根据表中的结果合并G2,G3;根据表中的数据合并G1，G9;最后合并成一类;聚类结果的谱系聚类图(最短距离法);聚类结果受所选择的变量影响。如果去掉一些变量，或者增加一些变量，结果会很不同。

从分层聚类的计算机结果可以得到任何可能数量的类。

聚类的目的是要使各类距离尽可能地远，而类内点的距离尽可能的近，而且分类结果还要有令人信服的解释。这一点就不是数学可以解决的了。;啤酒名 热量 钠含量 酒精 价格

Budweiser 144.00 19.00 4.70 .43

Schlitz 181.00 19.00 4.90 .43

Ionenbrau 157.00 15.00 4.90 .48

Kronensourc 170.00 7.00 5.20 .73

Heineken 152.00 11.00 5.00 .77

Old-milnaukee 145.00 23.00 4.60 .26

Aucsberger 175.00 24.00 5.50 .40

Strchsbohemi 149.00 27.00 4.70 .42

Miller-lite 99.00 10.00 4.30 .43

Sudeiser-lich 113.00 6.00 3.70 .44

Coors 140.00 16.00 4.60 .44

Coorslicht 102.00 15.00 4.10 .46

Michelos 135.00 11.00 4.20 .50

Secrs 150.00 19.00 4.70 .76

Kkirin 149.00 6.00 5.00 .79

Pabst 68.00 15.00 2.30 .36

Hamms 136.00 19.00 4.40 .43

Heilemans 144.00 24.00 4.90 .43

Olympia 72.00 6.00 2.90 .46

Schlite 97.00 7.00 4.20 .47;相关软件操作;方法设定;输出结果：聚类表;冰柱图;聚类树形图(SPSS18.0);最短距离法的??类结果;SPSS结果分析;K-均值聚类;K-均值聚类的步骤;K-均值聚类的SPSS操作;6个民族的k-均值聚类结果（3类）;判别分析;引言;判别分析的基本原理;判别分析方法的分类;距离判别的思想;Fisher判别;两类Fisher判别示意图;Fisher判别的原理;Bayes判别的基本思想;后验概率的一个例子;逐步判别;判别结果的评价;判别分析的正确应用;SPSS判别分析的实现和结果分析;例114个国家的出生时预期寿命和成人识字率;SPSS操作;相关选项;相关选项;;结果分析：方差分析;Fisher判别函数;两类的重心;分类函数;分类效果的评价;待判样品的分类结果;例2鸢尾花的数据;软件操作;结果分析;判别函数和各组重心;分类函数;分类结果;对鸢尾花的数据使用逐步判别;分类函数;判别效果分析;小结