两步聚类的分析步骤

2021年6月13日17:21:36两步聚类的分析步骤已关闭评论

第1步 构建聚类特征树

对每个观测变量考察一遍,确定类中心。根据相近者为同一类的原则,计算距离并把与类中心距离最小的观测量分到相应的各类中去,这个过程称为构建一个分类的特征树。开始,它把一个观测量放在树的叶节点根部,该节点含有该观测量的变量信息;然后,使用距离测度作为相似性测度判据,每个后续的观测量根据它在已经存在的节点的相似性归到某类中去。如果相似则将该观测量加在一个已经存在的节点上,形成该节点的树叶;如果不相似,就形成一个新的节点。

第2步 对聚类特征树的节点进行分组

为确定最好的类数,对每一个聚类结果使用Akaik判据(AIC)或贝叶斯判据(BIC)作为标准进行比较,得出最后的聚类结果。

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