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精选优质文档-倾情为你奉上35. 聚类分析（一）概述聚类分析，相当于“物以类聚”，用于对事物的类别面貌尚不清楚，甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下对数据进行分类。而判别分析，必须事先知道各种判别的类型和数目，并且要有一批来自各判别类型的样本，才能建立判别函数来对未知属性的样本进行判别和归类。聚类分析是把分类对象按一定规则分成组或类，这些组或类不是事先给定的而是根据数据特征而定的。在同类的对象在某种意义上倾向于彼此相似，而在不同类里的这些对象倾向于不相似。根据这种相似性的不同定义，聚类分析也有不同的方法。聚类分析分为：对样品的聚类，对变量的聚类。样品聚类：其统计指标是类与类之间距离，把每一个样品看成空间中的一个点，用某种原则规定类与类之间的距离，将距离近的点聚合成一类，距离远的点聚合成另一类。变量聚类：其统计指标是相似系数，将比较相似的变量归为一类，而把不怎么相似的变量归为另一类，用它可以把变量的亲疏关系直观地表示出来。（二）原理 一、距离和相似系数1. 距离设有n组样品，每组样品有p个变量的数据如下：
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