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文档简介

主讲教师：陈悦北京信息职业技术学院数据分析技术K-均值聚类分析顾名思义，聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术。聚类分析的实质就是将性质相近的样品或变量聚在一起。简介01K-中心聚类又叫K-均值聚类。用于对样品进行快速聚类，它的计算量很小，适合对大样本数据进行分析，可以有效减少计算时间；简介01简介01K中心聚类分析可以人为指定初始类中心的位置，这样就可以把已有的聚类分析结果作为初始位置引入分析，可以有效利用前期工作的结果。简介01但是该方法也存在一定局限性：首先需要用户人为指定样品分为多少类;其次该方法只能对样品聚类而不能对变量聚类、所使用的变量必须都是连续性变量有n个数值型变量参与聚类，它们组成一个n维空间，每个样品是空间中的一个点，最后要求的分类数为K；首先选择K个点作为初始类中心凝聚点，然后根据距类中心最小欧氏距离原则将其余样品代表的点向类中心凝集，这样得到一个初始分类方案，并计算出各个初始分类的中心位置（均值）；使用计算出的中心位置重新进行聚类直到凝聚点位置改变很小（达到收敛标准）为止。基本思想02K-均值聚类分析菜单模块解读03K-均值聚类主窗口模块解读03迭代设置窗口模块解读03选项窗口模块解读03保存窗口模块解读03实例详解04实例详解-结果解读04初始聚类中心表实例详解-结果解读04迭代历史记录实例详解-结果解读04聚类分析成员列表实例详解-结果解读04最终聚类中心实例详解-结果解读04最终聚类中心间的距离实例详解-结果解读04实例详解-结果解读04方差分析表在三次产业中均存在极其显著的差异实例详解-结果解读04第一类的有：北京、辽宁、黑龙江、上海、福建、海南、陕西和青海几个省市；第三类的有：江苏、浙江和广东；第四类的有：山东、河南和四川。第二类的有：河北、安徽、湖北、湖南、贵州、云南几个省总结05K-中心聚类的基本步骤1）确定聚类数量2）确定初始类中心坐标3）根据距离最近原则进行分类4）

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