模糊聚类分析法和聚类分析法有什么区别，还有一种动态模糊分析法，它比模糊分析法有什么样的改进。 模糊2113聚类分析是聚类分析的一种。聚类分析按照不5261同的分4102类标准可以进行不同的分类1653。就好像人按照性别可以分成男人和女人，按照年龄可以分为老中青一样。聚类分析如果按照隶属度的取值范围可以分为两类，一类叫硬聚类算法，另一类就是模糊聚类算法。隶属度的概念是从模糊集理论里引申出来的。传统硬聚类算法隶属度只有两个值 0 和 1。也就是说一个样本只能完全属于某一个类或者完全不属于某一个类。举个例子，把温度分为两类，大于10度为热，小于或者等于10度为冷，这就是典型的“硬隶属度”概念。那么不论是5度 还是负100度都属于冷这个类，而不属于热这个类的。而模糊集里的隶属度是一个取值在[0 1]区间内的数。一个样本同时属于所有的类，但是通过隶属度的大小来区分其差异。比如5度，可能属于冷这类的隶属度值为0.7，而属于热这个类的值为0.3。这样做就比较合理，硬聚类也可以看做模糊聚类的一个特例。你说的动态模糊分析法我在文献里很少见到好像并不主流，似乎没有专门的这样一种典型聚类算法，可能是个别人根据自己需要设计并命名的一种针对模糊聚类的改进方法，这个不好说了就。我见过有把每个不同样本加权的，权值自己确定，这样就冠以“动态。
数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。 sc-cpda 数据分析师公众交流平台 详细看我资料区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X，“computing science”)？ owns(X，“personal computer”)[support=12%，confidence=98%]其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。聚类分析的数据对象不考虑已知的。
聚类分析 数据挖掘导论啊。如果聚类方面的话，建议先学习k-means与DBSCAN两个最基本的算法
在进行系统聚类分析时，不同的类间距离计算方法有何区别 聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。一、层次聚类层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离(euclidean)、马氏距离(manhattan)、两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。data=iris[，-5]dist.e=dist(data，method='euclidean')heatmap(as.matrix(dist.e)，labRow=F，labCol=F)X然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中。
系统聚类分析结果怎么重新调整距离
如何用Excel做聚类分析，在大数据时代，数据有着丰富多彩的内容和形式，常常需要对这些进行简单的分类，为商业的布局、提高生产效率、销售额增加更高的成功几率。。
问一下聚类分析怎么用SPSS做啊？
聚类分析，数据标准化处理。 spss15以上版本在聚类分析时自动数据标准化，不用自己标准化计算了。
聚类分析和因子分析的区别？ 我先抛砖引玉。聚类分析的方法经常被用来进行市场细分或用户分群。在聚类分析中，聚类变量的增加意味着需要更大的样本量才能识别出一定的模式。许多变量（多维度空间）和很少的样本（这个空间只有很少的数据点）（密度不够）通常难以识别出一定的结构。因此，当聚类变量很多时，很多研究者先进行因子分析萃取出少量因子，然后再利用这些因子进行聚类分析。直到现在，你都能找到很多使用这种方法的研究文献。但是，这种方法开始引起一些研究者的质疑。在2011年一篇名为《Three good reasons NOT to use factor-cluster segmentation》的文章中，研究者提出了三条理由说明先因子分析后聚类分析不如直接聚类：1.这些萃取出的公因子只能解释部分变异（这个做过因子分析的人都知道），这会丢失一些重要信息；2.因子是对原始题项的抽象，没有直接的实践意义，甚至会出现一个因子下的题目逻辑上没有关联的情况；3.研究者做了一些数据研究发现，对原始题目进行聚类分析比先因子分析再聚类分析更能识别出正确的数据结构。总之，直接聚类分析的方法实际上是更可靠的。另外还有一个值得提醒的问题就是，正如一开始提到的，参与聚类的变量数越多，所需样本量就越大。如果直接拿变量进行聚。
聚类算法中不同特征的权重如何处理？ 例如特征是性别和年龄，性别的1，0和年龄的15，25怎么处理可以适合聚类？感觉直接用欧氏距离作为度量不太好
