聚类分析的聚类过程是怎样的 keams聚类算法？

keams聚类算法？

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聚类表怎么解读？

第一列表示这是聚类的第几步；

第二、第三列表示在这一步中，哪些样本或小类聚类在了一起（在前面步奏中聚类在一起的小类将以前面一个来命名该小类）；

第四列表示改步聚类样本个体或者小类之间的距离；

第五、六列表示第几步生成的小类将在该步与本步的样本聚类（之前的步奏）；

第七列表示该步生成的小类将在第几步中用到（之后的步奏）。

聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

系统聚类分析步骤？

系统聚类的步骤一般是首先根据一批数据或指标找出能度量这些数据或指标之间相似程度的统计量；然后以统计量作为划分类型的依据，把一些相似程度大的变量（或样品）首先聚合为一类，而把另一些相似程度较小的变量（或样品）聚合为另一类，直到所有的变量（或样品）都聚合完毕，最后根据各类之间的亲疏关系，逐步画成一张完整的分类系统图，又称谱系图。其相似程度由距离或者相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。

特点：事先无须知道分类对象的分类结构，而只需要一批地理数据；然后选好分类统计量，并按一定的方法步骤进行计算；最后便能自然地、客观地得到一张完整的分类系统图。

类 分类 系统 程度 对象

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