聚类分析通常选择以下哪些因素作为分类依据 聚类的几种方法：一、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。二、最短距离聚类法最短距离聚类法，是在原来的m×m距离矩阵的非对角元素中找出，把分类对象Gp和Gq归并为一新类Gr，然后按计算公式 计算原来各类与新类之间的距离，这样就得到一个新的（m－1）阶的距离矩阵；再从新的距离矩阵中选出最小者dij，把Gi和Gj归并成新类；再计算各类与新类的距离，这样一直下去，直至各分类对象被归为一类为止。三、最远距离聚类法最远距离聚类法与最短距离聚类法的区别在于计算原来的类与新类距离时采用的公式不同。最远距离聚类法所用的是最远距离来衡量样本之间的距离。向左转|向右转扩展资料：R型聚类分析是对变量进行分类处理，Q型聚类分析是对样本进行分类处理。R型聚类分析的主要作用是：1、不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且。
请教如何将表型数据进行均值和标准差分级后变成0/1矩阵进行聚类分析（NTsys软件）？ [图片]请教如何将表型数据进行均值和标准差分级后变成0/1矩阵进行聚类分析（NTsys软件）显示全部 问题有点看不懂，为什么要把连续性的变量转换为二分类？。
数据挖掘中分类和聚类有什么区别？ 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。从这个意义上说，数据挖掘的目标就是根据样本数据形成的类知识并对源数据进行分类，进而也可以预测未来数据的归类。分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、信用卡的信用分级、图像模式识别。与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。也就是说，聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。聚 类的目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别尽可能的大。因此，聚类的意义就在于将观察到的内容组织成类分层结构，把 类似的事物组织在一起。通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的关系。数据聚类分析是一个正在蓬勃发展的领域。聚类技术主要是以统计方法、机器学习、神经网络等方法为基础。比较有代表性的聚类。
数据挖掘中分类分析和聚类分析的区别
聚类分析分类的判断标准是什么？ \"分类的判断标准\"这句话很模糊。有好几个问题需要权衡：大概分几类？可以是固定数，否则有另一个问题：类之间的区别必须至少多大？还有诸如每个类必须至少包含几个样本？实际上分类用什么指标是与各类的相互关系（各类是线性可分还是非线性可分）和分类策略有关，比如常用距离指标，线性可分时可用样本到各类中心(均值向量)的距离来衡量，非线性可分时可能用样本到各类中最近的样本的距离来衡量。
怎么用聚类分析给酿酒葡萄分级 哥们，用聚类分析不行吧
