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
最短距离法的聚类分析 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：haotian724基于2113最短距离法和下三角距离矩阵对交易序5261列进行聚类分析4102，距离矩阵为G_dist_returntic将下三角距离矩阵的上1653三角部分全部用距离矩阵的最大值代替row=length(G_dist_return)；gmax=max(max(G_dist_return))；聚类过程的初始化L=1000；聚类次数-1V=G_dist_return；N=row；储存每次聚类后距离矩阵的实际行数G_C0=zeros(N，4)；存放聚类后的交易序列编号，每一行表示一类count=0；类别数计数m=zeros(L，1)；储存每次聚类后更新矩阵新增的行数开始聚类forl=1：L[e，f]=find(V=min(min(V)))；寻找上次聚类后距离矩阵中最小值所在的行与列m(l)=length(e)；距离值为最小值的个数fork=1：m(1)G_C0(count+k，1：2)=[f(k)，e(k)]；将第e(k)个交易序列与第f(k)个交易序列归为一类G_C0(count+k，3)=V(e(k)，f(k))；记录新类中两个交易序列的距离G_C0(count+k，4)=N+k；记录新类的行标签endcount=count+m(l)；将上次聚类后的距离矩阵更新距离矩阵为V（：，：，l）V(N+1：N+m(l)，1：N+m(l))=zeros(m(l)，N+m(l))；V(1：N，N+1：N+m(l))=zeros(N，m(l))；fork=1：m(l)fori=1：Nifi(k)&i~=e(k)V(N+k，i)=min(V(e(k)，i)，V(f(k)，i))；end。
系统聚类分析结果怎么重新调整距离
为什么聚类分析中采用欧式距离平方 在聚类分析中，距离并不是固定的，因为欧式距离比较简单，而且能基本体现算法的性能，因此，比较常用。其它的距离也是有用的，可以根据具体的问题采用不同的距离，比如可以。
聚类分析中的马氏距离这个式子是什么意思 欧式距离和马氏距离都可以计算两个变量的相似度。马氏距离能够描述不同维之间的关联性，其关键在于它用到了协方差矩阵，下面是wiki上的介绍： 在统计学与概率论中，协方差。
全部聚成一大类的聚类距离分别是多少 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。
