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。
层次聚类方法的聚类分类 根据聚类原理步骤3的不同，可将层次式聚类 方法分为几类：single-linkage，complete-linkage 以及average-linkage 聚类方抄法等.SL聚类，即single-linkage聚类法(也称connectedness 或minimum 方法)：类间距离等于两类对象袭之间的最小距离，若用相似度衡量，则是各类中的任一对象与另一类中任一对象的最大相似度。CL层次聚类，即complete-linkage聚类法(也称diameter 或maximum 方法)：组间距离等于两组对象之间的最大距离。AL层次聚类，即average-linkage聚类法组间距离等于两组对象之间的平均距离。average-link 聚类的一个变种是R.D'Andrade(1978)的UCLUS方法，它使用的是median距离，在受异知常数据对象的影响方面，它要比平均距离表现更佳一些.这种层次聚类称为“凝聚法，由于它迭代合并所有分类。也有一种“划分”层次聚类法，与“凝聚”道相反，它先将所有对象放在同一类中，并不断划分成更小的类，划分法一般很少使用。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 如果真要做全面介绍的话，有可能是一部专著的篇幅。即使是做综述性的介绍，一篇三五十页的论文也可以写成…
