量化研究与统计分析——集群分析_(ppt 53页） 下载

集群分析的基本概念
将性质相近的现象归为一类以便在大量复杂的特徵归类后找出其所存在的规律性如经济现象
是定量研究分类问题的一种多元统计方法
找出同一类中的个体有较大的相似性之间相似度的统计量以此为依据採用某种集群方法（clustermethod）将所有样本（或变数）分别集群到不同的类中
Highinternal(within-cluster)homogeneity
Highexternal(between-cluster)heterogeneity
类内同质类间异质
距离和相似系数
研究变数间亲疏程度的指标有两个
距离
指两个事物距离多远的测量通常将每一个样本看成m维（变数的个数）空间中的一个点在这m维空间定义点与点之间距离距离较近的点归为同一类距离较远的点归入不同的类
相似系数
指两个事物距离多近的测量性质越近的样本它们之间的相似系数越接近于1（或－1）而彼此无关的样本它们之间的相似系数越接近于零在进行集群处理时将比较相似的样本归为一类不怎么相似的样本归为不同的类
距离与相似系数计算公式的选择与资料特徵、测量尺度和集群方法有关
集群分析的分类对象
Q型集群
也叫样本（case）集群是针对样本进行分类处理方法是根据样本有关变数的特徵将特徵相似的样本归为一类例如在股市模组分析中根据上市公司的每股收益、每股净资产、股东权益率、净资产收益率、净利润等五个指标将股票分为不同的类型如指标股、一般股等
R型集群
也叫变数（variable）集群是以变数为单位进行集群
分层集群分析
HierarchicalClusterAnalysis
也叫系统集群分析是集群分析中应用最广泛的一种方法
集群过程：把参与集群的样本（或变数）各视为一类然后根据两类之间的距离或相似度逐步合併直到所有样本（或变数）合併为一个大类为止
分层集群分析
可用于样本集群也可用于变数集群
分析步骤
选择分析变数
资料标准化
选择距离或相似系数的计算公式计算所有样本或变数两两间的距离或相似系数产生距离矩阵或相似矩阵
选择集群方法将距离最近的两个样本合併为一类常用集群方法有：最短距离法、最长距离法、重心法、类平均法、离差平方合法等
分类个数大于1则继续前两个步骤直到所有样本归为一类为止
输出集群结果和系统集群图包括树型图和冰柱图
根据研究对象的背景知识按某种分类标准或分类原则得出最终的分类结果
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