两步聚类的统计原理与基本思想

两步聚类的统计原理与基本思想

两步聚类的功能非常强大，而原理又较为复杂。在聚类过程中除了使用传统的欧氏距离外，为了处理分类变量和连续变量，它用似然距离测度，并要求模型中的变量是独立的。分类变量呈多项式分布，连续变量呈正态分布。

使用两个变量的相关过程去检验两个连续变量之间的独立性，使用交叉表过程检验两个分类变量之间的独立性，使用均值比较过程检验连续变量与分类变量的独立性，用探索分析过程检验连续变量的正态性，使用卡方检验过程检验分类变量是否是多项式分布的。