聚类是什么？ 大纲聚类理解 聚类基本构成 聚类算法简要分析聚类的理解将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多…
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SPSS实例：[5]龙骨图（聚类谱系图）怎么看 通常在层次聚类分析中，我们的数据处理结果会出现龙骨图或者叫做分类谱系图，其实在很多论文中，我们不需要报告龙骨图，所以大部分spss课本中并没有对龙骨图进行详细的介绍。
聚类分析法 聚类分析，亦称群分析或点分析，是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法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，并按亲疏关系的程度对样本进行聚类（徐建华，1994）。聚类分析方法，应用在地下水中，是在各种指标和质量级别标准约束条件下，通过样品的各项指标监测值综合聚类，以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。（一）系统聚类法系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。1.数据标准化在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大，这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先对聚类要素进行数据标准化处理。假设把所考虑的水质分析点（G）作为聚类对象（有m个），用i表示（i=1，2，…，m）；把影响水质的主要因素作为聚类指标（有n个），用j表示（j=1，2，…，n），它们所对应的要素数据可用表4-3给出。在聚类分析中，聚类要素的数据标准化的方法较多，。
spss17.0进行系统聚类分析得到的结果图是虚线的，怎么弄成直线，谢谢啦。 双击那个图 然后就会弹出一个专门的图形编辑来，然后设置格式就好了
arcgis中平均最近邻与高/低聚类工具分析 双击结果 窗口中的HTML 条目时，将在默认的 Internet 浏览器中打开该HTML 文件。右键单击结果 窗口中的消息条目并选择查看后，将在消息对话框中显示结果。3 z 得分和 p 。
聚类和降维有什么区别与联系？ 1：降维能用来聚类，但聚类肯定不仅仅是降维。降维算法其实还蛮多，像什么k-means之类有非常多成熟.
聚类和降维有什么区别与联系？ 我现在在做聚类相关的问题，发现有用PCA聚类，可是PCA不应该是降维的方法么？所以不太清楚聚类和降维的区…
聚类和降维有什么区别与联系？ 这是一个很有意思的问题。PCA（主成分分析）是降维方法，K-means（K均值）是聚类方法，似乎风牛马不相及。但是，果真如此吗？它们是否有内在的联系呢？发现有用PCA聚类，可是PCA不应该是降维的方法么？我不知道你具体发现的是哪篇用PCA聚类的论文，不过我猜你看到的可能是这篇：Ding&He.2004.K-means Clustering via Principal Component Analysis.ranger.uta.edu/~chqding/papers/KmeansPCA1.pdf这篇论文的主要内容是从形式上准确地描述PCA和K-means的内在联系，因此使用了大量数学公式和推导。我不打算在这里重复推导过程，感兴趣的可以直接阅读上面给出的论文。我将尝试从直观的角度形象地说明两者的联系。首先，我们简单温习下PCA和K-means。PCA假定我们有一些数据点，PCA的目标是找到一条线，让这条线上的点能够最大程度上“代表”原本的数据点。那么，关键在于，我们将依据什么标准寻找这条线？PCA的标准有两条（这两条实际上是等价的）：这条线上的点差异越大越好（从数学上来说，方差较大）。否则线上的点全部挤在一起，代表性显然不好。基于这条线上的点，重建原数据点的误差最小。我们可以用下面的动图演示这一点：（图片来源：CrossValidated）上图中，红点是。
聚类和降维有什么区别与联系？ 当样本数据属性维数过多的时候，如果直接使用所有的参数可能会引入一些数据噪声。属性太多会可能会让聚类的粒度太小影响结果，就可以先借助PCA进行线性降维，可以降低参数的维数，还可以利用主成分分析结果，结合聚类分析的结果绘制分类交汇图，也可以用降维后的属性做聚类。
