层次聚类分析图怎么看 聚类分析的意义和作用？

聚类分析的意义和作用？

①聚类分析是获取数据内部结构的有效方法；

②聚类分析可以作为其他算法的预处理步骤；

③聚类分析可以完成噪声点和离群点的挖掘。

什么是聚类分析？

聚类分析：根据相似度（距离）对个体（样本）或对象（变量）进行分类，使同一类元素之间的相似度大于其他类元素之间的相似度。其目的是最大化类间元素的同质性和类间元素的异质性。主要依据是在同一数据集中采集的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该不够相似。常用的聚类方法有：系统聚类法、k均值法、模糊聚类法、有序样本聚类法、分解法、加法。注意事项：

1。系统聚类法可以对变量或记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类。K-means方法要求分析者提前知道样本被划分为多少个类别；

3。对变量的多元正态性和方差齐性要求高。应用领域：市场细分、消费者行为划分、抽样方案设计等优点：聚类分析模型的优点直观，结论形式简洁。缺点：当样本量较大时，很难得到聚类结论。因为相似度系数是根据被试的反映建立反映被试之间内在关系的指标，有时在实践中，虽然从被试反映的数据来看，它们之间有着密切的关系，但事物之间没有内在的联系。此时，根据距离或相似系数得到聚类分析的结果显然是不合适的，但聚类分析不适合模型本身不识别这种误差。

聚类分析的分析原理是什么？

聚类分析是研究“物以类聚”的科学有效方法。在进行聚类分析时，针对不同的目的和要求，可以选择不同的统计方法和聚类方法。层次聚类是目前应用最广泛的聚类方法。其基本思想是：首先将n个待聚类的样本（或变量）视为一个类，共有n个类；然后根据所选的方法，计算出每两个类之间的聚类统计量，即一定的距离（或相似系数），将两个最密切相关的类合并为一个类，其余的不变，然后根据前面的计算方法计算新类与其他类之间的距离（或相似度系数），将两个最密切相关的类合并为一个类，其余不变，也就是说，得到N-2类；这样，每次减少一个类，直到所有样本（或变量）最终分类为一个类。

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