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，。
聚类分析与判别分析如何结合运用
在应用聚类分析和判别分析解决实际问题时应该注意哪些方面？ 聚类要注意的问题 聚类结果主要受所选择的变量影响.如果去掉一些变量，或者增加一些变量，结果会很不同.相比之下，聚类方法的选择则不那么重要了.因此，聚类之前一定要目标明确。
聚类分析的定义 依据研究对象（样品或指标）的特征，对其进行分类的方法，减少研究对象的数目。各类事物缺乏可靠的历史资料，无法确定共有多少类别，目的是将性质相近事物归入一类。各指标之间具有一定的相关关系。聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析区别于分类分析(classification analysis)，后者是有监督的学习。变量类型：定类变量、定量（离散和连续）变量 1，层次聚类（Hierarchical Clustering）合并法、分解法、树状图2.非层次聚类划分聚类、谱聚类聚类方法特征：聚类分析简单、直观。聚类分析主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析；不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解；聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。异常值和特殊的变量对聚类有较大影响 当分类变量的测量尺度不一致时，需要事先做标准化处理。当然，聚类分析不能做的事情是：自动发现和告诉你应该分成。
聚类分析与判别分析的区别 聚类分析是无监督分类，不知道数据点的类别标签，需要自己自动分出来来，简单说就是一堆东西混到一起了，你要把它们区分开来谁和谁是一类的；判别分析是有监督的，本身已经知道每个数据点属于哪个类，它的任务是找到最佳的分类方法，也就是在你这种分类方法下分类的分类效果是最佳的(通常是指错分最少)。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：pansimone武汉学刊2006年第1期经济研究聚类分析与判别分析的区别邓海燕上世纪60年代末到70年代初，人们把大量因变量的各个类别。精力集中于发展和应用数字分类法，且将这类方二、聚类分析与判别分析的区别法应用于自然资源、土壤剖面、气候分类、环境生1、基本思想不同态等数据，形成“数字分类学”学科。聚类分析和判（1）聚类分析的基本思想别分析就是这样的分类方法，目前它们已经成为我们所研究的样品或指标（变e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333433623830量）之间存在程比较标准的数据分类方法。度不同的相似性（亲疏关系），于是根据一批样品我们常说“物以类聚、人以群分”，就是聚类分的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或析和判别分析最简单、最朴素的阐释，并且这一成指标之间相似程度的统计量，以这些统计量作为语也道明了这两种方法的区别与联系，都是分类划分类型的依据。把一些相似程度较大的样品（或技术，但它们是分别从不同的角度来对事物分类指标）聚合为一类，把另外一些相似程度较大的样的，或者说，是两种互逆的分类方式。聚类分析与品（或指标）又聚合为另一类；关系密切的聚合到判别分析都是多元。
聚类分析的两组判别 定义问题估计DA函数系数确定DA函数的显著性解释结果评估有效性定义问题判别分析的第一步第二步就是将样本分为：分析样本验证样本估算判别函数系数直接法（direct method）就是同时用所有的预测变量估计判别函数，此时每个自变量都包括在内，而不考虑其判别能力。这种方法适用于前期研究或理论模型显示应包括哪些自变量的情况。逐步判别分析（stepwise discriminant analysis），预测变量依据其对组别的判别能力被逐步引入。确定显著性零假设：总体中各组所有判别函数的均值相等。特征值典型相关系数Wilk‘s ？(0，1)转换成卡方值检验见travel.spo解释结果系数的符号无关紧要，但能够表示每个变量对判别函数值的影响，以及与特定组的联系。我们可以通过标准化判别函数系数的绝对值初步判断变量的相对重要性。通过考察结构相关系数，也可以对预测变量的相对重要性进行判断。组重心评估判别分析的有效性根据分析样本估计出的判别权数，乘以保留样本中的预测变量值，就得出保留样本中每个样本的判别分。可以根据判别分及适当的规则划分为不同的组别。命中率（hit ratio）或称样本正确分类概率，就是分类矩阵对角线元素之和与总样本数的比例。比较样本。
如何通过技术手段（如聚类分析）判别水军？
判别分析方法、聚类分析方法、HMM方法简介 三个学分的通选课，A类曾经作为力学系的限选课开出.欢迎大二以上有数理基础的同学选修.《生物信息学算法导论》课程介绍课程英文名：Introduction to Computational Biology课程号：00331440开课单位：力学系、理论生物学中心开课教师：朱怀球上课时间：每周四晚上课地点：理教201选课地点、时间：三教103，9月5日星期五上午8：00～12：00一、课程设置目的及主要内容随着人类基因组计划的不断推进，运用理论模型和数值计算研究生命科学，已经成为一门 最吸引人的新兴学科，是当今生命科学和自然科学的核心领域和最具活力的前沿领域之一。生物信息学/计算生物学以现代分子生物学数据作为主要研究对象，发展理论模型和计算方法，揭示以基因组信息结构为主的生物复性，以及生长、发育、遗传、进化等生命 现象的根本规律。本课程主要为具有数理背景的大学二年级以上本科生（含大二）和相关领域的研究生开设，偏重理论建模和算法的学习。首先介绍当代生命科学的发展和现状，然后介绍计算生物学中几种主要的研究方法，包括统计学方法、Markov过程模型、信息论方法、机器学习方法等，并结合当今生物信息学领域的最新进展，讨论上述各种方法实际研究中的应用（包括。
