系统聚类法

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。

系统聚类法，作为多元统计分析中的一种重要分类方法，其核心在于通过分析类与类之间的距离来实现分类。

变量太多搞不定？那你得看看这个变量聚类法的例子。工程里用的是 ANSYS Workbench，讲得还挺细，尤其是怎么根据相关系数来做变量之间的相似性这块，实用性高。嗯，如果你也经常被一堆变量绕晕，那这个案例真的值得花点时间看看，思路清晰，公式也配得全，关键是还能直接套用。

通过Matlab编程实现L-法，以帮助确定最适合的聚类数（最佳聚类水平）。

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annu

系统聚类的基本性质之一是单调性。所谓单调性指的是在系统聚类法中，随着并类过程的进行，距离逐渐减小。除了中间距离法和重心法外，大多数系统聚类方法都具有这种性质。

移动轨迹里的老难题——怎么高效找出那些行动轨迹类似的对象对？2013 年这篇《组移动模式挖掘中轨迹聚类的置信区间法》挺有一套。它一上来就定义了个时态距离和平均距离，再结合标准差法和置信区间法做聚类，算得还挺快。适合那种数据量一多就头疼的场景。 置信区间法的用法有点像打个“安全边界”——哪怕轨迹数据有点抖动，它也能稳稳地把类似的对象聚在一块。跟标准差法一起用，效率会更高，适合做轨迹数据预筛选，后面接啥复杂算法都轻松不少。 文章里用了模拟数据和真实数据都做了验证，思路蛮扎实的。你要是做轨迹聚类、位置数据挖掘、或者用到空间数据库的东西，这篇可以当成一套“前置工具”，先把垃圾数据筛一轮，后面就省心多了

Otsu方法是一种基于聚类的图像阈值法，特别适用于直方图呈双峰情况。该方法通过最小化类内方差、最大化类间方差来确定最佳阈值，从而实现图像分割。总方差由类内方差和类间方差的组合构成。

该算法使用协方差矩阵计算总类内离散度矩阵，并利用本征分解求取最大特征值对应的特征向量，将原始数据投影到可分类特征空间中。通过排序特征值，选择最大特征值对应的特征向量构成变换矩阵，将原始数据转换到新的特征空间，实现聚类。

模糊聚类是一种在数据分析中广泛应用的技术，特别是在推荐系统中发挥着重要作用。它通过处理复杂的用户偏好数据，能够有效提高推荐的精度和个性化程度。模糊聚类模型不仅仅局限于传统的数据分类，而是在大数据背景下，通过更加灵活和智能的算法，实现了对用户行为的更加精细化分析和挖掘。