菊類的花語

㈠ 一直搞不懂，什麼情況下做聚類分析，求大神指點，最好有些簡單的數據說明

聚類分析 是在你需要對所有樣本進行分類時使用
比如市場調查了我的所有客戶基本信息 消費行為特徵等，然後根據這些數據 我要對我的客戶進行一下分類，找出我的客戶主要有哪幾類 每類有什麼共同特點 等
之後就可以根據每類的特殊性 做不同的活動

㈡ 關鍵詞,文本聚類+,自動摘要+,文本情感的區別

摘要 文檔聚類主要是依據著名的聚類假設：同類的文檔相似度較大，而不同類的文檔相似度較小。作為一種無監督的機器學習方法，聚類由於不需要訓練過程，以及不需要預先對文檔手工標注類別，因此具有一定的靈活性和較高的自動化處理能力，已經成為對文本信息進行有效地組織、摘要和導航的重要手段，為越來越多的研究人員所關注。

㈢ 聚類分析可分為Q型聚類和R型聚類，請問Q和R這兩個字母的含義是什麼，為什麼叫Q和R而不叫其他的字母

在聚類分析中，通常將根據分類對象的不同分為Q型聚類分析和R型聚類分析兩大類。

R型聚類分析是對變數進行分類處理，Q型聚類分析是對樣本進行分類處理。

R型聚類分析的主要作用是：

1、不但可以了解個別變數之間的關系的親疏程度，而且可以了解各個變數組合之間的親疏程度。

2、根據變數的分類結果以及它們之間的關系，可以選擇主要變數進行回歸分析或Q型聚類分析。

Q型聚類分析的優點是：

1、可以綜合利用多個變數的信息對樣本進行分類；

2、分類結果是直觀的，聚類譜系圖非常清楚地表現其數值分類結果；

3、聚類分析所得到的結果比傳統分類方法更細致、全面、合理。

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Q型聚類把所有觀察對象按一定性質進行分類，使性質相近對象分在同一類，性質差異較大對象分到另一類。主要根據不同對象（如樣本）之間距離遠近（計算方法如歐幾里得距離等）進行區分，近者分為一類，遠者分成不同類。如把不同個體的人分成不同群體或類別，主要採用此聚類方法。

㈣ 為什麼對樣品的聚類叫做q型聚類，對變數的聚類叫R型聚類，這兩個字母對應的英文字母是什麼

那對葯品的淚叫做搶類，我也不知道，可能就是一種分類的方法

㈤ 如何評價聚類結果的好壞

常見的聚類評測指標有純度和 F 值，其中 F 值更為常用。

F 值的更普適的應用是信息檢索的結果，其計算包括了兩個指標：召回率（Recall Rate）和准確率（Precision Rate）。

召回率的定義為：檢索出的相關文檔數和文檔庫中所有的相關文檔數的比率，衡量的是檢索系統的查全率；
准確率的定義為：檢索出相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量的是檢索系統的查准率；F 值為兩者的調和平均值。

如果不知道預定義類與聚類的對應關系，就需要得到每一個預定義類與每一個聚類之間的 F 值，其計算方法如下：

precision[i][j] = 預定義第 i 類並被分配到第 j 個聚類的文檔數 / 第 j 個聚類中的文檔數
recall[i][j] = 預定義第 i 類並被分配到第 j 個聚類的文檔數 / 預定義第 i 類的文檔數
f[i][j] = 2 * precision[i][j] * recall[i][j] / (precision[i][j] + recall[i][j])

這樣就得到了每一個預定義類與每一個聚類之間的 F 值，這在邏輯上構成了二分圖關系，邊權即為 F 值，目標是找到一個二分圖完美匹配使得如下加權平均 F 值最大：

F-measure = sum(f[i][j] * 第 i 個預定義類的文檔數) / 總文檔數

方法為最大費用最大流或者 KM 演算法。如果數據量較小，直接枚舉匹配也是可以接受的方法。

㈥ 聚類分析的應用領域有哪些

聚類在以下幾個領域中是非常有用的:模式分析的瀏覽、聚集、決策制定及機器學習，還包括數據挖掘、文件恢復、圖像分割及模式分類。但在這些問題中，幾乎沒有有關數據的先驗信息(如統計模型)可用，而用戶又要求盡可能地對數據的可能性少進行假設。在這些限制條件下，聚類方法特別適合於查看數據點中的內在關系以對它們的結構進行評估。

㈦ 聚類分析的意義是什麼

1、與多元分析的其他方法相比，聚類分析是很粗糙的，理論尚不完善，但由於它成功地應用於心理、經濟、社會、管理、醫學、地質、生態、地震、氣象、考古、企業決策等，因此成了多元分析的重要方法，統計包中都有豐富的軟體，對數據進行聚類處理。

2、聚類分析除了獨立的統計功能外，還有一個輔助功能，就是和其他統計方法配合，對數據進行預處理。

例如，當總體不清楚時，可對原始數據進行聚類，根據聚類後相似的數據，各自建立回歸分析，分析的效果會更好。同時如果聚類不是根據個案，而是對變數先進行聚類，聚類的結果，可以在每一類推出一個最有代表性的變數，從而減少了進入回歸方程的變數數。

3、聚類分析是研究按一定特徵，對研究對象進行分類的多元統計方法，它並不關心特徵及變數間的因果關系。分類的結果，應使類別間個體差異大，而同類的個體差異相對要小。

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聚類效果的檢驗：

一、聚類分析後得到的每個類別是否可以進行有效的命名，每個類別的特徵情況是否符合現實意義，如果研究者可以結合專業知識對每個聚類類別進行命名，即說明聚類效果良好，如果聚類類別無法進行命名，則需要考慮重新進行聚類分析。

二、使用判別分析方法進行判斷，將SPSS生成的聚類類別變數作為因變數(Y)，而將聚類變數作為自變數(X)進行判別分析，判別分析具體分析聚類變數與類別之間投影關系情況，如果研究人員對聚類分析效果非常在乎，可以使用判別分析進行分析。

三、聚類分析方法的詳細過程說明，描述清楚聚類分析的科學使用過程，科學的聚類分析方法使用即是良好結果的前提保障。

是、聚類分析後每個類別樣本數量是否均勻，如果聚類結果顯示為三個類別，有一個類別樣本量非常少，比如低於30，此時很可能說明聚類效果較差。針對聚類效果的判斷，研究者主要是結合專業知識判斷，即聚類類別是否可以進行有效命名。

㈧ 聚類分析的思想是什麼

聚類分析的基本思想為：根據各個待分類的模式特徵相似程度進行分類，相似的歸為一類，不相似的歸為另一類。
謝謝

㈨ 常用的聚類方法有哪幾種

聚類分析的演算法可以分為劃分法、層次法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法。

1、劃分法，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。

2、層次法，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。

3、基於密度的方法，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。

4、圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。

5、基於網格的方法，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。

6、基於模型的方法，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。

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在商業上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者資料庫中區分出不同的消費群體來，並且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。

它作為數據挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發現資料庫中分布的一些深層的信息，並且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；並且，聚類分析也可以作為數據挖掘演算法中其他分析演算法的一個預處理步驟。

許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。

許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。

㈩ 如何理解分類(聚類)與人工智慧的關系

聚類是用來研究人工智慧的一種方法，前者內容和范圍都比較小，後者范圍更廣更大。聚類是採用通過分析數據之間結構的差異將數據劃分成不同的類別的一種研究方法。是在追尋人工智慧道路上的一種嘗試，是有別於經驗學習模型的一種新方式。