系统聚类的基本性质和聚类分析技术

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。

使用matlab编写的模糊聚类分析方法，包含了几个matlab源代码程序。

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》。

聚类分析是一项数据挖掘技术，通过将相似的数据对象归类到称为簇的集合中，揭示数据的内在结构和模式。与传统的分类方法不同，聚类分析无需事先了解数据的具体类别，而是根据数据对象之间的相似度自然形成簇。在市场分析、生物学研究、地理信息处理、网页分类和数据预处理等领域广泛应用。聚类分析的挑战包括处理不同类型属性、发现任意形状的簇、处理噪声数据等。聚类过程包括特征选择、相似性度量、聚类算法选择、结果验证和判定等步骤。常见的算法有K-means、K-medoids和层次聚类。随着技术的进步，聚类分析将继续为数据挖掘和决策制定提供重要支持。

非统计或数学专业人士也能轻松上手聚类分析！只需三分钟，了解聚类的目的、分类、步骤，助您解决问题，思路清晰，操作简便。

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。

聚类分析是数据建模中简化数据的一种方法，作为多元统计分析的主要分支之一，它已被广泛研究多年。从机器学习的角度看，聚类是一种无监督学习过程，用于发现隐藏在数据中的模式。在实际应用中，聚类分析是数据挖掘的核心任务之一，高效处理大型数据库和数据仓库。

聚类挺有意思的，是在数据挖掘中。其实，聚类算法有多特点，像不同类型数据、应对大数据的能力，这些都让它成为工具中的强手。更有意思的是，它能发现形状奇特的簇，还能那些“噪声”数据。嗯，如果你对高维数据感兴趣，聚类也是个好选择。常见的聚类方法有多种：划分方法、层次方法、基于密度的方法等，每一种都有其独特的优势和使用场景。如果你刚入门，可以从最划分方法开始，逐步了解其他方法的使用哦。

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。