聚类分析的方法
聚类分析方法有哪些？
聚类分析方法有哪些？
直接聚类法。
先把各个分类对象单独视为一类，然后根据距离最小的原则，依次选出一对分类对象，并成新类。 如果其中一个分类对象已归于一类，则把另一个也归入该类；如果一对分类对象正好属于已归的两类，则把这两类并为一类。 每一次归并，都划去该对象所在的列与列序相同的行。 经过m-1次就可以把全部分类对象归为一类，这样就可以根据归并的先后顺序作出聚类谱系图。
聚类分析法？
聚类分析法：聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。 例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。
聚类分析中目前最著名的？
聚类分析中目前最著名的是系统聚类法。
聚类分析,亦称群分析或点群分析,是根据样本自身的属性,用数学方法直接比较各事物之间的性质,按照某些相似性或差异性指标,定量地确定样本之间的亲疏关系,并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类,将性质相近的归为一类,将性质差别较大的归入不同的类。常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。系统聚类法是目前国内外使用最多的一种。它将N个样本各自分成一类,然后找出“最相近”的两个类(样本),将其合并成一类。于是剩下N-1类,然后逐次重复这个过程,这样每次减少一些类,直到只余两个类为止。距离是判断两个样本“最相近”的度量,即各分类对象之间的差异性可以由它们所对应的n维空间中点之间的距离度量。确定类间距离的方法不同,又分为:最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、离差平方和法、类平均法、可变法。
聚类分析算法？
聚类分析算法又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。