多元统计分析与聚类分析

高惠璇版的多元统计分析课件中详细探讨了聚类分析的应用。

距离矩阵包含样本间的距离信息，用于聚类分析，将具有相似特征的样本分组。

第i个和第j个样品之间的距离dij的定义应满足以下四个条件，以确保距离的有效性和合理性。

基于定量变量的距离测度，聚类里还挺常用的，尤其是你在混合变量（定量+定性）的时候。定性变量不能直接算距离？用匹配比例法挺顺的，比如性别、学历、职位这种，靠一一比对，按比例给分。嗯，原始数据表稍微麻烦点，但好在方法简单，实用性还挺强。 定量变量的距离计算好理解，比如欧式距离、曼哈顿距离。但你遇上定性变量咋办？最常用的就是匹配比例法。比方说两个用户，一个是女大学中层，一个是女大学高层，那就能给出2/3的匹配值，逻辑通俗，挺适合实际业务场景。 距离矩阵也别忘了，它是聚类的底层逻辑核心。你要做层次聚类、K-means 都绕不开。可以参考这个距离矩阵的应用文章，讲得还不错，操作步骤也清晰。 要是你有定性

如果这些样品被分成两类

聚类分析课件已上传，供大家学习。本课件基于《应用多元分析》一书，深入探讨了聚类分析的原理和方法。聚类分析是根据一批样品的多个观测指标，通过数学公式计算样品或参数(指标)之间的相似程度，从而将相似的样品或指标归为一类。

而a2=D(x)=σ2, 所以当k为偶数时：由此推递关系，所以X的k阶中心矩为。特别地，若X~N(0,1)，则

多元统计分析课件中，探索了利用聚类技术实现数据分类的方法。

聚类分析是统计学中一种“物以类聚”的方法，属于多元统计分析的一部分。例如，在细分市场和消费行为划分中广泛应用。聚类分析通过样本或变量的相似性来自动分类，不需要先验知识。类内个体具有较高的相似性，而类间差异较大。