第六章 聚类分析
第六章 聚类分析 §6.1
引言 §6.2 距离和相似系数 §6.3 系统聚类法 §6.4 动态聚类法
§6.1 引言判别分析和聚类分析是两种不同目的的分类方法, 它们所起的作用是不同的。判别分析方法假定组 (或类)已事先分好,判别新样品应归属哪一组, 对组的事先划分有时也可以通过聚类分析得到。聚 类分析方法是按样品(或变量)的数据特征,把相 似的样品(或变量)倾向于分在同一类中,把不相 似的样品(或变量)倾向于分在不同类中。 聚类分析根据分类对象不同分为Q型和R型聚类分析。
§6.2 距离和相似系数相似性度量:距离和相似系数。 距离常用来度量样品之间的相似性,相似系数常用 来度量变量之间的相似性。 样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义, 而这些定义与变量的类型有着非常密切的关系。
变量的测量尺度通常变量按测量尺度的不同可以分为间隔、有序和 名义尺度变量三类。 间隔尺度变量:变量用连续的量来表示,如长度、 重量、速度、温度等。 有序尺度变量:变量度量时不用明确的数量表示, 而是用等级来表示,如某产品分为一等品、二等品、 三等品等有次序关系。 名义尺度变量:变量用一些类表示,这些类之间既 无等级关系也无数量关系,如性别、职业、产品的 型号等。 本章主要讨论具有间隔尺度变量的样品聚类分析方 法。
距离有多种定义方法,在聚类分析中最常用的是欧 氏距离,即有2 dij xik x jk k 1 p 12
当各变量的单位不同或测量值范围相差很大时,应 先对各变量的数据作标准化处理。最常用的标准化 处理是,令x * ij
xij x j s jjn
, i 1, 2, , n,
j 1, 2, , p
变量的样本均值和样本方差。
2 1 n 1 其中 x j xij 和 s jj n 1 xij x j 分别为第 j 个 i 1 n i 1
二、相似系数聚类分析方法不仅用来对样品进行分类,而且可用 来对变量进行分类,在对变量进行分类时,常常采 用相似系数来度量变量之间的相似性。 变量之间的这种相似性度量,在一些应用中要看相 似系数的大小,而在另一些应用中要看相似系数绝 对值的大小。 相似系数(或其绝对值)越大,认为变量之间的相似 性程度就越高;反之,则越低。 聚类时,比较相似的变量倾向于归为一类,不太相 似的变量归属不同的类。
相似系数一般需满足的条件
(1) cij 1 ,当且仅当 xi ax j b, a ( 0)和 b 是常 数; (2) cij 1,对一切 i, j ; (3) cij c ji ,对一切 i, j 。
最常用的两个相似系数
相似系数除常用来度量变量之间的相似性外有时也 用来度量样品之间的相似性,同样,距离有时也用 来度量变量之间的相似性。 由距离来构造相似系数总是可能的,如令
1 cij 1 d ij
这里 d ij 为第 i 个样品与第 j个样品的距离,显然 cij 满 足定义相似系数的三个条件,故可作为相似系数。 距离必须满足定义距离的四个条件,所以不是总能 由相似系数构造。高尔(Gower)证明,当相似系 数矩阵 cij 为非负定时,如令dij 2 1 cij
则 d ij 满足距离定义的四个条件。
§6.3 系统聚类法系统聚类法是聚类分析诸方法中用得最多的一种。 基本思想是:开始将个样品各自作为一类,并规定 样品之间的距离和类与类之间的距离,然后将距离 最近的两类合并成一个新类,计算新类与其他类的 距离;重复进行两个最近类的合并,每次减少一类, 直至所有的样品合并为一类。
常用的系统聚类方法 一、最短距离法 二、最长距离法 三、中间距离法 四、类平均法 五、重心法 六、离差平方和法(Ward方法)
一、最短距离法
定义类与类之间的距离为两类最近样品间的距离, 即DKL min diji GK , j GL
最短距离法的聚类步骤(1) 规定样品之间的距离,计算 n 个样品的距离矩 阵 D 0 ,它是一个对称矩阵。 (2) 选择 D 0 中的最小元素,设为 DKL ,则将 GK 和 GL 合并成一个新类,记为GM ,即 GM GK GL (3) 计算新类 GM 与任一类 GJ 之间距离的递推公式为
DMJ min dij mini GM , j GJ
min
i GK , j GJ
dij , min diji GL , j GJ
min DKJ , DLJ
最短距离法的聚类步骤在 D 0 中,GK 和 GL 所在的行和列合并成一个新行新 列,对应 GM ,该行列上的新距离值由(6.3.2)式 求得,其余行列上的距离值不变,这样就得到新的 距离矩阵,记作 D 1 。 (4) 对 D 1 重复上述对 D 0 的两步得 D 2 ,如此下去直 至所有元素合并成一类为止。 如果某一步 D m 中最小的元素不止一个,则称此现 象为结(tie),对应这些最小元素的类可以任选一对 合并或同时合并。
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