统计聚类

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。

分层聚类的聚类方式，挺适合拿来做教学用例的。<《SPSS 统计与应用》教学讲义>里的这部分内容，讲得比较直白。先让每个对象单独成类，再一点点合并“最亲密”的个体或小类，聚成大类，直到只有一类。嗯，思路简单，逻辑清晰，适合新手搞明白聚类的基本流程。 从实现方式上看，SPSS采用的是凝聚型的聚类方法，也就是你常听到的层次聚类。一开始个体各自为战，慢慢组队，全体抱团。这种方式虽然不一定最优，但胜在直观，适合拿来入门练手，或者用来做可视化。 你要是想自己撸代码试试，不妨看看下面这些链接：有Java实现的，也有基于MATLAB和WEKA的，甚至还有直接聊Web 应用方向的。比如： Hiera

多元统计分析与聚类分析的基础原理、特性以及实例演示的课件。

多元统计的论文，写得还挺有意思的，尤其是把篮球数据和统计方法结合得比较自然。里面用到了SPSS，操作上比较直观，适合做大批量数据的。你如果平时也用聚类或者判别这种方法，那这篇论文的模型搭建思路可以参考一下。论文拿的是NBA 17-18 季后赛的球员数据，通过多元回归搞了个综合评分模型，再用聚类对球员分了类。看着挺像商业里的用户画像，你要是做数据建模相关的，应该能有不少启发。判别部分也讲得还行，比如怎么判断球员属于哪种类型，其实换成别的场景也能用，比如客户分类、内容推荐等等。比较通用的套路。数据都在SPSS里完成的，对新手也友好些。你要是 Excel 玩得溜，SPSS 上手就更快。还有一点挺值得

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。

该研究提出了一种SCRBF算法，将统计聚类方法融入RBF神经网络，通过初始化和简化隐单元来提高泛化能力并减少过拟合。实验表明，该算法在孤立点检测方面有效。

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。

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。

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。

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。