重心法Python 重心法聚类分析例题

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mob64ca13fc5fb6 2023-09-26 17:43:05

文章标签 重心法Python 聚类聚类分析类对象 文章分类 Python 后端开发

数模day09

0.
多元分析之聚类分析。
聚类分析是一种定量方法，从数据的角度，对样本或指标进行分类，进而进行更好的分析。
分为Q型聚类和R型聚类。
1.
Q型聚类分析是对样本进行分类。有若干样本，我们把这些样本分成几类，每一类中的样本之间是“相似”的。

1）样本的相似性度量
样本之间的距离来描述样本之间的相似性。
常用的有绝对值距离、欧氏距离。使用欧氏距离必须标准化处理，但避免不了变量的多重相关性。
解决：使用马氏距离（ Mahalanobis）。
式子中，x、y是来自总体Z两个样本（向量）。∑是Z的协方差矩阵。

2）类与类之间的相似性度量
如何衡量两个类之间的相似度。
常用的有：
最短距离法：两类中最近两点之间的距离。
最长距离法：两类中最远两点之间的距离。
重心法：两类数据重心的距离。
类平均法：两类所有两两点之间距离的平均。
离差平方和法：

3）Q型聚类分析以及实现
假设有w1,w2,w3…w7这些样本点，Q型聚类就是完成下图：
图中，f坐标代表“平台高度”，实际上是距离值。相同平台高度下各自分为两类。
如若分成3类，则在f3高度下，分为{w7},{w6,w5,w4},{w3,w2,w1}三类。
Q型聚类步骤：
1 ）计算n个样本点两两之间的距离dij ，记为矩阵D = （dij）（n*n）；
2）首先构造n个类，每一个类中只包含一个样本点，每一类的平台高度均为零
3）合并距离近的两类为新类，并且以这两类间的距离值作为聚类图中的平台高度；
4）计算新类与当前各类的距离，若类的个数已经等于 1，转入步骤 5），否则，回到步骤 3）；
5）画聚类图；
6）决定类的个数和类。

4） MATLAB实现Q型聚类分析
相关MATLAB函数如下，需要查询下面。

5）一个使用例子：
解决：
1 clc,clear 2 a = [1,0;1,1;3,2;4,3;2,5]; 3 y = pdist(a,'cityblock') %计算绝对值距离 4 yc = squareform(y); 5 z = linkage(y) %最短距离法产生聚类树 6 7 [h,t] = dendrogram(z) %画聚类图命令 8 T = cluster(z,'maxclust',3) %把对象划分为3类 9 for i = 1:3 10 tm = find(T == i);%返回第i类对象 11 tm = reshape(tm,1,length(tm));%编程行向量 12 fprintf('第%d类对象有%s\n',i,int2str(tm)); 13 end
聚类图如下：

产生聚类树的z = linkage(y)得到：
这是一个(m-1)*3的矩阵，m是样例数。
1和2连接，平台高度是1；1和2连接后，新样例做第6点（m+j）。
3和4连接，平台高度是2；做第7点。
6和7连接，平台高度3；做第8点。
5和8连接。

若分成三类，打印结果如下：

3.
R型聚类。
R型聚类是更常用的。影响指标有若干，但这些影响因素（自变量）之间可能有相关性，把比较相关的聚成一类，只选用其中的一个因素来代表该类，从而对问题做出简化。

Q与R的对比：
Q是对样本进行聚类，通过样本之间的距离，结果是把各个样本分堆。
R是要最自变量进行聚类，通过自变量之间的相关系数（这个计算是根据样本计算的），进而对自变量之间的相关性做出分析，相关性大的自变量分在一类，结果是把自变量分堆。

1）样本之间的距离
采用取Q型相同的方法。

2）两类之间的距离
r为相关系数。这些操作都是基于相关系数的。

3）具体例子：

计算如下：

1 clc,clear
 2  a = textread('ch.txt')
 3  d = 1 - abs(a); %相关系数转距离
 4 d = tril(d); %提出d矩阵的下三角部分
 5 b = nonzeros(d);%去掉d的0
 6  b = b';
 7  z = linkage(b,'complete') %最大距离,产生聚类树
 8 y = cluster(z,'maxclust',2) %变量分为2类
 9 ind1 = find(y == 1);
10  ind1 = ind1'
11  ind2 = find(y == 2);
12  ind2 = ind2'
13  dendrogram(z) %画聚类图