基于聚类选择的分类器集成

分类器的动态选择与循环集成方法

分类器的动态选择与循环集成方法 郝红卫;王志彬;殷绪成;陈志强 【期刊名称】《自动化学报》 【年(卷),期】2011(037)011 【摘要】In order to deal with the problems of low efficiency and inflexibility for selecting the optimal subset and combining classifiers in multiple classifier systems, a new method of dynamic selection and circulating combination (DSCC) is proposed. This method dynamically selects the optimal subset with high accuracy for combination based on the complementarity of different classification models. The number of classifiers in the selected subset can be adaptively changed according to the complexity of the objects. Circulating combination is realized according to the confidence of classifiers. The experimental results of handwritten digit recognition show that the proposed method is more flexible, efficient and accurate comparing to other classifier selection methods.%针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较高识别率的分类器组合,使参与集成的分类器数量能够随识别目标的复杂程度而自适应地变化,并根据可信度实现系统的循环集成.在手写体数字识别实验中,与其他常用的分类器选择方法相比,所提出的方法灵活高效,识别率更高.

聚类分析：原始数据

聚类分析：原始数据 例如：下表是1999年中国省、自治区的城市规模结构特征的一些数据，可通过聚类分析将这些省、自治区进行分类，具体过程如下：(数据只要取到黑龙江，勤快的同学可以都选，嘻嘻，) 省、自治区首位城市规模 （万人） 城市首位度四城市指数基尼系数 城市规模中位值 （万人） 京津冀699.70 1.4371 0.9364 0.7804 10.880 山西179.46 1.8982 1.0006 0.5870 11.780 内蒙古111.13 1.4180 0.6772 0.5158 17.775 辽宁389.60 1.9182 0.8541 0.5762 26.320 吉林211.34 1.7880 1.0798 0.4569 19.705 黑龙江259.00 2.3059 0.3417 0.5076 23.480 苏沪923.19 3.7350 2.0572 0.6208 22.160 浙江139.29 1.8712 0.8858 0.4536 12.670 安徽102.78 1.2333 0.5326 0.3798 27.375 福建108.50 1.7291 0.9325 0.4687 11.120 江西129.20 3.2454 1.1935 0.4519 17.080 山东173.35 1.0018 0.4296 0.4503 21.215 河南151.54 1.4927 0.6775 0.4738 13.940 湖北434.46 7.1328 2.4413 0.5282 19.190 湖南139.29 2.3501 0.8360 0.4890 14.250 广东336.54 3.5407 1.3863 0.4020 22.195 广西96.12 1.2288 0.6382 0.5000 14.340 海南45.43 2.1915 0.8648 0.4136 8.730 川渝365.01 1.6801 1.1486 0.5720 18.615 云南146.00 6.6333 2.3785 0.5359 12.250 贵州136.22 2.8279 1.2918 0.5984 10.470 西藏11.79 4.1514 1.1798 0.6118 7.315 陕西244.04 5.1194 1.9682 0.6287 17.800 甘肃145.49 4.7515 1.9366 0.5806 11.650 青海61.36 8.2695 0.8598 0.8098 7.420 宁夏47.60 1.5078 0.9587 0.4843 9.730 新疆128.67 3.8535 1.6216 0.4901 14.470

数据挖掘中的聚类分析方法

计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。

聚类分析与判别分析区别

聚类分析与判别分析区别1 2 聚类分析和判 3 别分析就是这样的分类方法 4 ， 5 目前它们已经成为 6 比较标准的数据分类方法。 7 我们常说 8 “物以类聚、 9 人以群分” 10 ， 11 就是聚类分 12 析和判别分析最简单、 13 14 最朴素的阐释 15 ， 16 并且这一成 17 语也道明了这两种方法的区别与联系 ， 18 19 都是分类 20 技术 ， 21 22 但它们是分别从不同的角度来对事物分类 的 23 24 ， 25 或者说 ， 26 27 是两种互逆的分类方式。聚类分析与 28 判别分析都是多元统计中研究事物分类的基本方 29 法 30 ， 31 但二者却存在着较大的差异。 32 一、 33 聚类分析与判别分析的基本概念 34 １ 35 、 36 聚类分析 37 又称群分析、 38 点群分析。 39 根据研究对象特征对 40 研究对象进行分类的一种多元分析技术 ， 41 42 把性质

相近的个体归为一类 1 2 ， 3 使得同一类中的个体都具 4 有高度的同质性 5 ， 6 不同类之间的个体具有高度的 异质性。 7 8 根据分类对象的不同分为样品聚类和变量聚类。9 ２ 、 10 11 判别分析 12 是一种进行统计判别和分组的技术手段。根 13 据一定量案例的一个分组变量和相应的其他多元14 变量的已知信息 15 ， 16 确定分组与其他多元变量之间 17 的数量关系 18 ， 19 建立判别函数 ， 20 21 然后便可以利用这一 22 数量关系对其他未知分组类型所属的案例进行判23 别分组。 24 判 25 别 26 分 27 析 28 中 29 的 30 因 变 31 32 量 33 或 34 判 35 别 36 准 则 37 38 是 39 定 类 40 41 变 42 量 ， 43 44 而自变量或预测变量基本上是定距变量。

对数据进行聚类分析实验报告

对数据进行聚类分析实验报告 1.方法背景 聚类分析又称群分析，是多元统计分析中研究样本或指标的一种主要的分类方法，在古老的分类学中，人们主要靠经验和专业知识，很少利用数学方法。随着生产技术和科学的发展，分类越来越细，以致有时仅凭经验和专业知识还不能进行确切分类，于是数学这个有用的工具逐渐被引进到分类学中，形成了数值分类学。近些年来，数理统计的多元分析方法有了迅速的发展，多元分析的技术自然被引用到分类学中，于是从数值分类学中逐渐的分离出聚类分析这个新的分支。结合了更为强大的数学工具的聚类分析方法已经越来越多应用到经济分析和社会工作分析中。在经济领域中，主要是根据影响国家、地区及至单个企业的经济效益、发展水平的各项指标进行聚类分析，然后很据分析结果进行综合评价，以便得出科学的结论。 2.基本要求 用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 3.实验要求 （1）把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为2，利用C均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。 （2）对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与类别数之间的关系曲线，探讨是否可以确定出合理的类别数目。 （3）对1中的数据利用分级聚类方法进行聚类，分析聚类结果，体会分级聚类方法。。（4）利用test2.txt数据或者把test2.txt的数据与上述1中的数据合并在一起，重复上述实验，考察结果是否有变化，对观察到的现象进行分析，写出体会 4.实验步骤及流程图 根据以上实验要求，本次试验我们将分为两组：一、首先对FEMALE 与MALE中数据组成的样本按照上面要求用C均值法进行聚类分析，然后对FEMALE、MALE、test2中数据组成的样本集用C均值法进行聚类分析，比较二者结果。二、将上述两个样本用分即聚类方法进行聚类，观察聚类结果。并将两种聚类结果进行比较。 （1）、C均值算法思想

集成学习的多分类器动态组合方法

2008年12月 December 2008 计 算 机 工 程Computer Engineering 第34 第24期 Vol 卷.34 No.24 ·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2008)24—0218—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391.4 集成学习的多分类器动态组合方法 陈 冰，张化祥 (山东师范大学信息科学与工程学院，济南 250014) 摘 要：为了提高数据的分类性能，提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI 标准数据集上进行测试，并与文中使用的基于Adaboost 算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较，证明了DEA 的有效性。 关键词：多分类器；聚类；动态分类器组合；Adaboost 算法 Dynamic Combinatorial Method of Multiple Classifiers on Ensemble Learning CHEN Bing, ZHANG Hua-xiang (College of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014) 【Abstract 】In order to improve the classification performance of dataset, a dynamic combinatorial method of multiple classifiers on ensemble learning DEA is proposed in the paper. DEA is tested on the UCI benchmark data sets, and is compared with several member classifiers trained based on the algorithm of Adaboost. In this way, the utility of DEA can be proved. 【Key words 】multiple classifiers; clustering; dynamic classifier ensemble; Adaboost algorithm 1 概述 近年来，多分类器组合(DEA)技术在各个领域已经得到了广泛的应用，如模式识别中的人脸识别、网络安全、语言学中的词义消歧[1]等。 关于多分类器系统的研究越来越多，大量的理论和实验结果表明，通过多分类器组合不但可以提高分类的正确率，而且能够提高模式识别系统的效率和鲁棒性。尽管在各个方面提出了不同的分类器组合方法，但这些方法都或多或少地存在某些缺陷，它们或者先利用聚类对数据集进行处理，再直接用同种类型的分类器来分类[2]；或者采用不同类型的分类器，而不对数据集做任何处理[1]；更多的是利用不同的融合算法来训练生成同种类型的分类器，再利用它们对数据分类。另外，通常所使用的分类方法如决策树、K-近邻、Bayes 等都是有导师信息的机器学习过程。但实际中存在着大量的数据没有标记样本类别，如果再运用这些分类方法，其操作性就比较差了。而聚类等非监督学习能自适应地处理大量的未知类别的样本。基于监督学习与非监督学习的优势互补，将两者结合起来各取所长，一定能够收到很好的效果。另外值得注意的一点：目标识别中利用不同的分类器可以得到不同的分类识别结果，而且结果之间具备相当的互补性，从而可以提高分类的效果，克服单分类器存在的问题。 2 多分类器动态组合流程 图1是DEA 方法一次随机取样的流程。这里，小样本集 1,2,…,k 是对训练数据集按照类别标号得到的k 个小集合；分类器组合1,2,…,k 表示的是由训练数据集训练出的分类器对每个小样本集合分类根据分类错误率得到的k 组性能较好(错误率较低)的分类器组合。其中，总的分类器是在Adaboost 基础上每次随机地生成以决策树、贝叶斯、k-近邻中的一个作为基分类器，直到生成50个为止。接下来利用这k 组分类器去分类类别标号相对应的测试数据中的聚类集合(为了表示的方便，图中假设小样本集与聚类集合是一一对应的)。最后用每个聚类集中被错误分类的样本数之和除以测试数据总数，即得一次采样的错误率。 图1 多分类器动态组合流程 3 多分类器动态组合 3.1 集成学习 集成学习[3]方法是根据样本训练多分类器来完成分类任务的方法，这些分类器具有一定的互补功能，在减少分类误 基金项目：山东省科技攻关计划基金资助项目(2005GG4210002)；山东省青年科学家科研奖励基金资助项目(2006BS01020)；山东省教育厅科技计划基金资助项目(J07YJ04)；山东省自然科学基金资助项目(Y2007G16) 作者简介：陈 冰(1981－)，女，硕士研究生，主研方向：数据挖掘，机器学习；张化祥，教授、博士 收稿日期：2008-04-14 E-mail ：zyxcscb@https://www.360docs.net/doc/04159724.html, —218 —万方数据

聚类分析与排列分析的原理和应用

聚类分析与排列分析的原理和应用 植物学专业zw 引言 20世纪90年代以来，随着数据库和信息技术的发展，由于互联网技术的普及和企业、个人数据的积累，我们可以轻松的获取并存储大量的重要数据。但是如何对我们所感兴趣的数据信息进行提取和分析，这就迫切需要一种新的数据提取软件，它能够自动地、快速地、智能地把历史数据归纳成为有指导意义的信息。而数据挖掘技术具有较强的数据处理能力（刘同明等，2001）。聚类分析就是数据挖掘技术的一种。 聚类分析是统计学的一项分支，并且逐渐形成了一个系统的体系（Everitt et al,2001）。目前，聚类分析主要应用于两个领域，一个是模式识别领域，另外一个便是数据挖掘领域。近年来，聚类分析技术已经逐渐成为数据挖掘应用中的一个富有生命力的研究方向。我们面对海量数据的时候，首先必须要做的就是对它进行归类，对原始数据进行归类的一种方法就是聚类分析法，它是将抽象的或者物理的数据，根据它们之间的相近程度，分为若干个类别，并且使得同一个组内数据具有比较高的相似度，而相异组的对象数据关联距离较大。聚类分析的应用十分广泛（刘艳霞等，2008），在生物学领域里，聚类分析可以推导动植物的分类，基因的分类分析，获得对种群中固有结构的认识。在商务市场领域，聚类分析可以帮助市场分析工程师从客户的基本信息库中发现不同的客户群体，针对不同的客户群，制定不同的

购买模式，从而可以使利益最大化。在模式识别中，聚类可以用于语音识别、字符识别、雷达信号识别、文本识别等方面。聚类分析方法还可以应用于机器自动化和工具状态检测，以及进行气候分类、食品检验和水质分析，另外，数据挖掘中的聚类分析的一个重要功能是仅仅用聚类分析构成算法工具来描述、分析数据，并且概括其分布。另外，聚类分析也可以作为其他数据挖掘方法的预处理步骤。因此，在广泛的应用领域中，聚类方法起着非常重要的作用。 聚类分析原理和应用 聚类就是抽象的或者物理的数据，依据它们的相似性或者相似程度，将其分为若干组，同一组内的成员具有高度的相似性质，聚类就是具有相似特性的对象的集合，跟平常说的“物以类聚”相似（方开泰等，1982）。聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的类，主要依据是把相似的样本划分为一类，而把差异大的样本区分开来，这样所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此相似，而与其他簇的对象彼此相异。在应用中经常把一个簇中的数据对象当成一个整体来对待（罗可等，2003）。簇：一个数据对象的集合。在同一簇中，对象具有相似性，不同簇中，对象之间是相异的。 聚类分析(Clustering analysis)：把一个给定的数据对象集合分成不同的簇,即在空间X 中给定一个有限的取样点集或从数据库中取得有限个例子的集合，{X i}n i=1。聚类的目标是将数据聚集成类，使得类间的相似性最小，而类内的相似性尽可能得大。 聚类的数据描述为：

聚类分析中的数据类型

聚类分析中的数据类型 1. Interval-scaled variables:区间标度变量 1.1 什么是区间标度变量？ 区间标度变量是一个线性标度的连续变量。典型的例子包括重量和高度，经度和纬度坐标，以及大气温度。 1.2 怎样将一个变量的数据标准化？ 为了避免对度量单位选择的依赖，数据应当标准化。 为了实现度量值的标准化，一种方法是将原来的度量值转换为无单位的值。 1.3 度量值变换 给定一个变量f 的度量值，可以进行如下的变换： 1）计算平均的绝对偏差（mean absolute deviation ）sf ： nf f f f nf f f f f n f f f f f x x x n m f mf n f x x x m x m x m x n s 2121211,,1 的平均值，即是个度量值，的是这里的 2）计算标准化的度量值，z-score ： f f f i if s m x z - 1.4 举例 Age: 18; 22; 25; 42; 28; 43; 33; 35;56; 28 6 .08 .833286 .28.83356,2.08.83335,08.833331 .18.83343,6.08.83328,0.18.833429 .08.83325,25.18.83322,7.18.833188.83328335633353333334333283342332533223318101332856353343284225221810 1 10987654321 z z z z z z z z z z s m age age 2. Binary variables:二进制变量 2.1 二进制数据的列联表

《管理统计学》不定项选择练习题

综合 1、统计的含义包括（）。ACD A.统计资料 B.统计指标 C.统计工作 D.统计学 E.统计调查 2、统计研究运用各种专门的方法，包括（）。ABCDE A.大量观察法 B.统计分组法 C.综合指标法 D.统计模型法 E.统计推断法 3、全国第5次人口普查中（）。BCE A.全国人口数是统计总体？ B.总体单位是每一个人 C.全部男性人口数是统计指标 D.人口性别比是总体的品质标志 E.人的年龄是变量 4、下列各项中，属于连续变量的有（）。ACD A.基本建设投资额 B.岛屿个数 C.国民生产总值中3次产业比例 D.居民生活费用价格指数 E.就业人口数 5、下列指标中，属于数量指标的有（）。AC A.国民生产总值 B.人口密度 C.全国人口数 D.投资效果系数 E.工程成本降低率 6、下列标志中，属于品质标志的有（）。BE A.工资 B. 所有制 C.旷课次数 D.耕地面积 E.产品质量 7、下列各项中，哪些属于统计指标？（）ACDE A.我国2005年国民生产总值 B.某同学该学期平均成绩 C.某地区出生人口总数 D.某企业全部工人生产某种产品的人均产量 E.某市工业劳动生产率 8、统计指标的表现形式有（）。BCE A.比重指标 B.总量指标 C.相对指标 D.人均指标 E.平均指标 9、总体、总体单位、标志、指标间的相互关系表现为（）。ABCD A.没有总体单位也就没有总体，总体单位也不能离开总体而存在 B.总体单位是标志的承担者 C.统计指标的数值来源于标志

D.指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的 E.指标和标志都能用数值表示 10、国家统计系统的功能或统计的职能有（）。ABCD A.收集信息职能 B.提供咨询职能 C.实施监督职能 D.支持决策职能 E.组织协调职能 11、当人们谈及什么是统计时，通常可以理解为（）ACD A．统计工作 B．统计整理 C．统计资料 D．统计学 E．统计学科 12、调查得到的经过整理具有信息价值的统计资料包括（）ABDE A．统计数据 B．统计图标 C．统计软件 D．统计年鉴 E．统计报告 13、以下关于统计学的描述，正确的有（）ACD A．统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学 B．统计学是一门收集、整理和分析统计数据的实质性科学 C．统计学的研究目的是探索数据的内在数量规律性 D．统计学提供了探索数据内在规律的一套方法 E．统计学提供了探索数据内在规律的一套软件 14、统计数据按其采用的计量尺度不同可以分为（）ABC A．分类数据 B．顺序数据 C．数值型数据 D．截面数据 E．扇面数据 15、统计数据按其收集方法不同，可以分为（）AB A．观测数据 B．实验数据 C．时序数据 D．混合数据 E．顺序数据 16、统计数据按被描述的对象和时间的关系不同分为（）ABD A．截面数据 B．时间序列数据 C．观测数据 D．混合数据 E．扇面数据 17、从统计方法的构成看，统计学可以分为（）AD A．描述统计学 B．理论统计学 C．应用统计学 D．推断统计学 E．管理统计学 18、如果要研究某市987家外资企业的基本情况，下列属于统计指标的有（）ABD A．所有外资企业的职工平均工资 B．所有外资企业的平均利润 C．甲企业的固定资产原值 D．所有外资企业平均职工人数 E．部分外资企业平均职工人数 统计数据的收集 1、普查是一种（）。BCD A.非全面调查 B.专门调查 C.全面调查 D.一次性调查 E.经常性调查 2、某地对集市贸易个体户的偷漏税情况进行调查，1月5日抽选5%样本检查，5月1日抽选10%样本检查，这种调查是（）。ABC

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

SPSS聚类分析过程 聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化） 2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze(分析) →Classify (分类，归类)→Hierachical Cluster Analysis（层序聚类分析）→Method（方法，条理，）然后从对话框中进行如下选择 从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可： 标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores（Z-Scores, 英文名又叫Standardized Population Data, 是以标准差单位来表现的一组观察值）：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换 / 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵 在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择 常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法

聚类分析基础知识总结

聚类分析cluster analysis 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 在聚类分析过程中类的个数如何来确定才合适呢？这是一个十分困难的问题，人们至今仍未找到令人满意的方法。但是这个问题又是不可回避的。下面我们介绍几种方法。 1、给定阈值——通过观测聚类图，给出一个合适的阈值T。要求类与类之间的距离不要超过T值。例如我们给定T=0.35，当聚类时，类间的距离已经超过了0.35，则聚类结束。 聚类分析的出发点是研究对象之间可能存在的相似性和亲疏关系。 样品间亲疏程度的测度 研究样品或变量的亲疏程度的数量指标有两种，一种叫相似系数，性质越接近的变量或样品，它们的相似系数越接近于1或一l，而彼此无关的变量或样品它们的相似系数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；另一种叫距离，它是将每一个样品看作p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点应属于不同的类。 变量之间的聚类即R型聚类分析，常用相似系数来测度变量之间的亲疏程度。而样品之间的聚类即Q型聚类分析，则常用距离来测度样品之间的亲疏程度。 定义：在聚类分析中反映样品或变量间关系亲疏程度的统计量称为聚类统计量，常用的聚类统计量分为距离和相似系数两种。 距离：用于对样品的聚类。常用欧氏距离，在求距离前，需把指标进行标准化。 相似系数：常用于对变量的聚类。一般采用相关系数。 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。 距离和相似系数这两个概念反映了样品（或变量）之间的相似程度。相似程度越高，一般两个样品（或变量）间的距离就越小或相似系数的绝对值就越大；反之，相似程度越低，一般两个样品（或变量）间的距离就越大或相似系数的绝对值就越小。 一、变量测量尺度的类型 为了将样本进行分类，就需要研究样品之间的关系；而为了将变量进行分类，就需要研究变量之间的关系。但无论是样品之间的关系，还是变量之间的关系，都是用变量来描述的，变量的类型不同，描述方法也就不同。通常，变量按照测量它们的尺度不同，可以分为三类。 (1)间隔尺度。指标度量时用数量来表示，其数值由测量或计数、统计得到，如长度、重量、收入、支出等。一般来说，计数得到的数量是离散数量，测量得到的数量是连续数量。在间隔尺度中如果存在绝对零点，又称比例尺度。

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聚类分析原理及步骤——将未知数据按相似程度分类到不同的类或簇的过程 1》传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 典型应用 1》动植物分类和对基因进行分类 2》在网上进行文档归类来修复信息 3》帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务 主要步骤 1》数据预处理——选择数量，类型和特征的标度（（依据特征选择和抽取）特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化 为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数 灾”进行聚类）和将孤立点移出数据（孤立点是不依附于一般数 据行为或模型的数据） 2》为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数——既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特 征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特 征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如， 通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很 多距离度都应用在一些不同的领域一个简单的距离度量，如 Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相

似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概 念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两 个图形的相似性 3》聚类或分组——将数据对象分到不同的类中【划分方法 （划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始，Cris p Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类；Fuzzy Clustering，它的 每个数据可能在任何一个类中）和层次方法（基于某个标准产生一 个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分 离性用来合并和分裂类）是聚类分析的两个主要方法，另外还有基于 密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类】 4》评估输出——评估聚类结果的质量（它是通过一个类有效索引来 评价，，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般 都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演 了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取， 一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳 值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准， 很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结 果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集 合。） 聚类分析的主要计算方法原理及步骤划分法 1》将数据集分割成K个组（每个组至少包 含一个数据且每一个数据纪录属于且 仅属于一个分组），每个组成为一类2》通过反复迭代的方法改变分组，使得每 一次改进之后的分组方案都较前一次 好（标准就是：同一分组中的记录越近 越好，而不同分组中的纪录越远越好， 使用这个基本思想的算法有：

一文全面了解分类分析和聚类分析

一文全面了解分类分析和聚类分析 当我们面对大量数据的时候，总试图将大量的数据进行划分，然后依次划分的数据群组进行分析，而分类和聚类就是我们常用的两种数据划分技术。在我们的应用中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类。然而这两者之间有着本质的区别，接下来，我们就具体来探讨下分类与聚类之间在数据挖掘中的区别。 所谓分类(Classification)，就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类；而聚类，则是在是指事先没有“标签”的情况下，通过某种聚集分析，找出事物之间存在聚集性原因的过程。 从机器学习上看，分类作为一种监督学习方法，它的目标在于通过已有数据的确定类别，学习得到一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。简单的说，就是我们在进行分类前，得到的数据已经标示了数据所属的类别，分类的目标就是得到一个分类的标准，使得我们能够更好的把不同类别的数据区分出来。就如下图所示，分类分析的目的就是要找出区分红色数据和绿色数据的标准，分类分析的过程就是算法不断递进，使得标准更为准确的过程。 图：分类分析的过程 与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。即聚类是在预先不知道分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。聚类的目的是将大量的数据通过“属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别尽可能的大”的原则进行分类；因此，聚类的意义就在于将观察到的内容组织成类分层结构，把类似的事物组

织在一起。通过聚类分析，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的关系。 图：聚类分析的过程 分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候，我们在进行数据分析的时候，事前并不能得到各个类别的信息。那么在这个时候，我们就需要使用聚类分析的方法，通过聚类分析，将数据进行分类，去识别全局的分布模式，更好的去探索不同类别数据属性之间的区别和联系，从而找到数据的区分标识，并以此来进行更好的数据分类分析工作。

统计方法的选择

第一部分统计分析流程 一．资料分类： （1）定量（数量性状）资料 （2）定性（质量性状）资料 （3）等级资料 二．数据录入SPSS： (1) 建立变量名 (2) 录入数据： A. 定量资料的原始数据 B. 定性或等级资料的次数数据（也可是原始数据） 三．数据分布的检测 （1）定量资料：正态性或其它连续分布检测 （2）定性资料：一般可不做，若题目要求则进行离散分布检测 四．基本统计分析 （1）选择合适的统计指标对数据进行统计描述 （2）用SPSS进行基本统计分析，获取该统计指标 （3）用三线表或统计图进行归纳 五．进行统计推断，置信区间计算和其它分析（如相关分析）（1）选择合适的统计推断方法（注意方法的前提条件） （2）用SPSS进行统计推断分析，获得P值 （3）根据小概率事件不可能性原理进行统计推断 六．根据统计分析结果，结合专业知识，给出生物学解释。

第二部分 数据分布的检测 一． 定量资料总体分布：单样本K-S 检验 可检验：正态分布（Normal ），均匀分布（uniform ）,泊松分布（Poisson),指数分布（Exponential)]等 连续型数据 分布。 【1】 通过探索分析explore 中调用Normality plots with tests, 检测正态分布； 【2】 通过非参数检验调用单样本K-S 检验，检测各种分布。 二. 定性资料和等级资料分布：卡方检验 通过非参数检验调用卡方检验 离散变量总体 分布。 第三部分 统计指标的选择 一． 数量性状资料（包括计量和计数资料） 1．正态分布： (2) 大样本(n>30): （集中趋势）± S （样本间的变异） (3) 小样本（n ≤30）: （集中趋势）± （抽样误差） 2． 偏态分布： 中位数（median ，集中趋势） ，四分位间距（IQR ，变异程度） 二． 质量性状资料和等级资料（次数资料） 1．样本含量n 足够多时： 统计次数―>率或比 （相对值） 2．．样本含量n 少时： 统计次数―> 用绝对数表示 x x x S

聚类分析原理及步骤

聚类分析原理及步骤 聚类分析原理及步骤——将未知数据按相似程度分类到不同的 类或簇的过程 1》传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、 动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用 k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名 的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 典型应用 1》动植物分类和对基因进行分类 2》在网上进行文档归类来修复信息 3》帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适 的服务 主要步骤 1》数据预处理——选择数量，类型和特征的标度((依 据特征选择和抽取)特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化 为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类)和将孤立点移出数据(孤立点是不依附于一般数 据行为或模型的数据) 2》为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数—— 既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特 征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特 征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如， 通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很

多距离度都应用在一些不同的领域一个简单的距离度量，如 Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相 似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概 念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两 个图形的相似性 3》聚类或分组——将数据对象分到不同的类中【划分方法 (划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始，Crisp Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类;Fuzzy Clustering，它的每个数据可能在任何一个类中)和层次方法(基于某个标准产生一 个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分 离性用来合并和分裂类)是聚类分析的两个主要方法，另外还有基于 密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类】 4》评估输出——评估聚类结果的质量(它是通过一个类有效索引来 评价，，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演 了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳 值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结 果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。) 聚类分析的主要计算方法原理及步骤划分法 1》将数据集分割成K个组(每个组至少包

多元统计分析第九章聚类分析

聚类分析 引言 俗话说：“物以聚类，人以群分”，在现实世界中存在着大量的分类问题。例如，生物可以分成动物和植物，动物又可分为脊椎动物和无脊椎动物等；人按年龄可分为少年、青年、中年、老年，对少年的身体形态、身体素质及生理功能的各项指标进行测试，据此对少年又可进行分类；在环境科学中，我们可以对按大气污染的轻重分成几类区域；在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值和人均消费水平等多项指标对世界上所有国家的经济发展状况进行分类；在产品质量管理中，要根据各产品的某些重要指标可以将其分为一等品，二等品等。 研究事物分类问题的基本方法有两种：一是判别分析，二是聚类分析。若已知总体的类别数目及各类的特征，要对类别未知的个体正确地归属其中某一类，这时需要用判别分析法。若事先对总体到底有几种类型无从知晓，则要想知道观测到的个体的具体的分类情况，这时就需要用聚类分析法。 聚类分析的基本思想：首先定义能度量样品（或变量）间相似程度（亲疏关系）的统计量，在此基础上求出各样品（或变量）间相似程度的度量值；然后按相似程度的大小，把样品（或变量）逐一归类，关系密切的聚集到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统；最后根据整个分类系统画出一副分群图，称之为亲疏关系谱系图。 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，大致可归为： ⑴系统聚类法：首先，将n 个样品看成n 类，然后将性质最接近的两类合并成一个新类，得到1 n 类，合并后重新计算新类与其它类的距离与相近性测度。这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止，并且类的过程可用一张谱系聚类图描述。 ⑵动态聚类法（调优法）：首先对n 个对象初步分类，然后根据分类的损失函数尽可能小的原则进行调整，直到分类合理为止。 ⑶有序样品聚类法（最优分割法）：开始将所有样品看成一类，然后根据某种最优准则将它们分割为二类、