stata聚类分析 matlab聚类分析kmeans和cluster的区别？

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matlab聚类分析kmeans和cluster的区别？

Kmeans是K-means聚类

聚类是层次聚类

一般来说，K-means是自上而下的。它确保在给定类的数目后K-均值之间的最大除法。层次聚类是从下到上，将每个元素看作一个类，然后将最短的两个类合并成一个类，并逐步将所有元素合并成一个大类。

K-means聚类确保您确定的K具有最佳分类效果，但它可能不符合数据本身的分类特征。层次聚类的树形图可以看到数据的分类过程和分类距离，但是它可能不能满足您需要的k

我将从一些注释开始。聚类分析常用于市场细分。在聚类分析中，聚类变量的增加意味着需要较大的样本量来识别特定的模式。多变量（多维空间）和少样本（这个空间只有很少的数据点）（密度不够）通常很难识别某个结构。因此，当聚类变量较多时，许多研究者首先通过因子分析提取少量的因子，然后利用这些因子进行聚类分析。到目前为止，你可以找到大量的研究文献使用这种方法。然而，这种方法开始引起一些研究者的质疑。在2011年发表的一篇题为“不使用因子聚类分割的三个很好的理由”的文章中，研究人员提出了三个理由：1这些提取出来的公因子只能解释部分变异（做过因子分析的人都知道），这会丢失一些重要信息；2。要素是对原项目的抽象，没有直接的现实意义，甚至导致某一要素下的项目在逻辑上没有关联；3研究者做了一些数据研究，发现对原题目进行聚类分析比因子分析和聚类分析更能确定正确的数据结构。总之，直接聚类分析方法更可靠。另一个值得提醒的问题是，正如前面提到的，聚类中涉及的变量越多，所需的样本量就越大。如果直接对变量进行聚类，通常需要考虑样本大小是否足够。很少有研究者提到变量数量和样本量之间的定量关系。然而，Anton formann在1984年的书中指出，最小样本量应该是2^k，其中k代表作为聚类基础的变量数量。这意味着10个变量至少需要1024个样本（2^10=1024）。20个变量的最小样本量是天文数字。对于直接聚类，建议在聚类前删除冗余变量。

聚类分析和因子分析的区别？

单击：分析--分类--层次聚类，打开层次聚类对话框。在“聚类分析”对话框中，将用于聚类的变量放入变量中，并将区域变量放入case标记中。这意味着每个数据都用region的值命名。单击“打印”打开对话框并设置要输出的图形。在“打开”对话框中，选中“树状图”，然后单击“继续”。这个树状图是一个层次聚类谱系图。最后对该图进行分析

利用Excel对数据进行聚类的方法如下：由于不同的数据维数会影响聚类分析的结果，因此在分析前需要对数据进行无量纲处理。无量纲加工的方法有很多种，我们可以根据自己的实际需要来选择。这个实证例子比较简单，只需要无量纲的有序尺度数据。对于有序尺度，可以通过数字编码将其转化为间距型。例如：优、良、中、及格、不及格，首先选择将外文的数据类型改为数值型，然后将之前的优、良、良、及格对应的数据属性值改为“5”、“5”、“4”、“4”、“2”。指标类型中有“非常大”、“非常小”、“中等”和“区间”指标，因此在聚类前指标类型必须一致。本例的一致性处理见附图。选择分析分类系统聚类进入系统聚类设置页签。进入选项卡，将标准化数据作为变量。然后可以选择各种聚类方法和要生成的图标。在这里，我们检查树视图和其他默认值。单击“确定”查看SPSS自动处理的输出。根据SPSS软件的输出，对结果进行了分析。