快速入门聚类分析

聚类分析 聚类分析将对象集合分组，形成由相似对象组成的多个类别。与分类不同，聚类事先并不知道要划分的类别。 聚类分析的概念 聚类分析的目标是将数据划分到不同的类别（簇）中，确保同一簇内对象高度相似，而不同簇之间对象差异显著。从统计学角度看，聚类分析是一种通过数据建模简化数据的方法。 聚类分析的应用 商业: 识别不同客户群体，刻画其购买模式。 生物: 动植物分类和基因分类，理解种群结构。 地理: 识别地球数据库中的相似性趋势。 保险: 识别高消费汽车保险客户群体，根据住宅类型、价值和地理位置对城市房产进行分组。 互联网: 文档归类，修复信息。 电子商务: 网站建设和数据挖掘，根据相

该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。

聚类分析基于数据相似性，将数据对象分组的过程，不同于分类或预测，其类标号在分析前未知。

聚类分析简介 聚类分析的类型 聚类分析的步骤 聚类分析的算法 聚类分析的评估指标 聚类分析的应用

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。

提供了MATLAB代码用于模糊聚类，使用此代码可对数据进行聚类分析。

凝聚聚类基本算法 计算相似度矩阵：将每个数据点视为一个簇。 重复：合并两个最接近的簇。 更新相似度矩阵。 直到仅剩一个簇为止。 关键操作是计算两个簇的相关性，不同的算法有不同的距离定义。

本视频讲解基于王斌会《多元统计分析及 R 语言建模》第 7 章第 2 节聚类分析，重点介绍系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法、最长距离法和 Ward 法的比较，以及基于中心化和标准化数据的相关算例。

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