r语言聚类分析实例 r语言聚类分析实例代码

q型聚类分析方法

聚类分析：聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。本文就具体介绍一下聚类分析，以及就按样本进行聚类分析的分析。

一、聚类分析可以分为：

对样本进行聚类分析(Q型聚类)，此类聚类的代表是K-means聚类方法；

对变量(标题)进行聚类分析(R型聚类)，此类聚类的代表是分层聚类。

常见为样本聚类，比如有500个人，这500个人可以聚成几个类别。资料来源：SPSSAU帮助手册-聚类分析

聚类分析(Q型聚类)用于将样本进行分类处理，通常是以定量数据作为分类标准。如果分析人员需要是按样本进行聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类分析”功能，SPSSAU其会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

如果是按变量(标题)聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析，得出科学分析结果。比如当前有8个裁判对于300个选手进行打分，试图想对8个裁判进行聚类，以挖掘出裁判的打分偏好风格类别情况。

聚类模型怎么做

以下是一些常见的聚类模型及其实现方法：

1. K-Means聚类模型：K-Means算法是一种迭代算法，它将n个数据点划分为k个簇，使得每个数据点都属于其中之一簇，且每个簇的中心是该簇所有数据点的平均值。K-Means算法的基本思路是，通过不断更新簇的中心，直到簇中心不再改变，或者达到预先设定的最大迭代次数。在实现时，可以使用Python中的Scikit-Learn库进行实现。

2. 层次聚类模型：层次聚类算法是一种基于距离的聚类方法，它将所有数据点看作一个簇，然后将相邻的两个簇合并，直到达到预先设定的簇的个数或者阈值。层次聚类算法的优点是可以生成聚类的层次结构，并且不需要预先指定簇的个数。在实现时，可以使用Python中的Scipy库进行实现。

3. DBSCAN聚类模型：DBSCAN算法是一种基于密度的聚类方法，它将高密度区域划分为簇，并且可以发现任意形状的簇。在实现时，需要设定两个参数，一个是半径r，另一个是邻居数minPts。该算法的实现可以使用Python中的Scikit-Learn库。

4. GMM聚类模型：GMM是一种基于概率分布的聚类方法，它将每个簇看作一个高斯分布，通过最大化似然函数来确定高斯分布的参数。在实现时，可以使用Python中的Scikit-Learn库。