菊类的花语

㈠ 一直搞不懂，什么情况下做聚类分析，求大神指点，最好有些简单的数据说明

聚类分析 是在你需要对所有样本进行分类时使用
比如市场调查了我的所有客户基本信息 消费行为特征等，然后根据这些数据 我要对我的客户进行一下分类，找出我的客户主要有哪几类 每类有什么共同特点 等
之后就可以根据每类的特殊性 做不同的活动

㈡ 关键词,文本聚类+,自动摘要+,文本情感的区别

摘要 文档聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。

㈢ 聚类分析可分为Q型聚类和R型聚类，请问Q和R这两个字母的含义是什么，为什么叫Q和R而不叫其他的字母

在聚类分析中，通常将根据分类对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。

R型聚类分析是对变量进行分类处理，Q型聚类分析是对样本进行分类处理。

R型聚类分析的主要作用是：

1、不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。

2、根据变量的分类结果以及它们之间的关系，可以选择主要变量进行回归分析或Q型聚类分析。

Q型聚类分析的优点是：

1、可以综合利用多个变量的信息对样本进行分类；

2、分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚地表现其数值分类结果；

3、聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。

(3)菊类的花语扩展阅读：

Q型聚类把所有观察对象按一定性质进行分类，使性质相近对象分在同一类，性质差异较大对象分到另一类。主要根据不同对象（如样本）之间距离远近（计算方法如欧几里得距离等）进行区分，近者分为一类，远者分成不同类。如把不同个体的人分成不同群体或类别，主要采用此聚类方法。

㈣ 为什么对样品的聚类叫做q型聚类，对变量的聚类叫R型聚类，这两个字母对应的英文字母是什么

那对药品的泪叫做抢类，我也不知道，可能就是一种分类的方法

㈤ 如何评价聚类结果的好坏

常见的聚类评测指标有纯度和 F 值，其中 F 值更为常用。

F 值的更普适的应用是信息检索的结果，其计算包括了两个指标：召回率（Recall Rate）和准确率（Precision Rate）。

召回率的定义为：检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；
准确率的定义为：检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；F 值为两者的调和平均值。

如果不知道预定义类与聚类的对应关系，就需要得到每一个预定义类与每一个聚类之间的 F 值，其计算方法如下：

precision[i][j] = 预定义第 i 类并被分配到第 j 个聚类的文档数 / 第 j 个聚类中的文档数
recall[i][j] = 预定义第 i 类并被分配到第 j 个聚类的文档数 / 预定义第 i 类的文档数
f[i][j] = 2 * precision[i][j] * recall[i][j] / (precision[i][j] + recall[i][j])

这样就得到了每一个预定义类与每一个聚类之间的 F 值，这在逻辑上构成了二分图关系，边权即为 F 值，目标是找到一个二分图完美匹配使得如下加权平均 F 值最大：

F-measure = sum(f[i][j] * 第 i 个预定义类的文档数) / 总文档数

方法为最大费用最大流或者 KM 算法。如果数据量较小，直接枚举匹配也是可以接受的方法。

㈥ 聚类分析的应用领域有哪些

聚类在以下几个领域中是非常有用的:模式分析的浏览、聚集、决策制定及机器学习，还包括数据挖掘、文件恢复、图像分割及模式分类。但在这些问题中，几乎没有有关数据的先验信息(如统计模型)可用，而用户又要求尽可能地对数据的可能性少进行假设。在这些限制条件下，聚类方法特别适合于查看数据点中的内在关系以对它们的结构进行评估。

㈦ 聚类分析的意义是什么

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。

2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。

例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。

3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。

(7)菊类的花语扩展阅读：

聚类效果的检验：

一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。

二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。

三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。

是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。

㈧ 聚类分析的思想是什么

聚类分析的基本思想为：根据各个待分类的模式特征相似程度进行分类，相似的归为一类，不相似的归为另一类。
谢谢

㈨ 常用的聚类方法有哪几种

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。

1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。

2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。

3、基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。

4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。

5、基于网格的方法，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。

6、基于模型的方法，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。

(9)菊类的花语扩展阅读：

在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。

它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现数据库中分布的一些深层的信息，并且概括出每一类的特点，或者把注意力放在某一个特定的类上以作进一步的分析；并且，聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。

许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。

许多聚类算法在聚类分析中要求用户输入一定的参数，例如希望产生的簇的数目。聚类结果对于输入参数十分敏感。参数通常很难确定，特别是对于包含高维对象的数据集来说。这样不仅加重了用户的负担，也使得聚类的质量难以控制。

㈩ 如何理解分类(聚类)与人工智能的关系

聚类是用来研究人工智能的一种方法，前者内容和范围都比较小，后者范围更广更大。聚类是采用通过分析数据之间结构的差异将数据划分成不同的类别的一种研究方法。是在追寻人工智能道路上的一种尝试，是有别于经验学习模型的一种新方式。