Matlab提供了两种方法进行聚类分析。
一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；
另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（3）用 cophenetic函数评价聚类信息；（4）用cluster函数创建聚类...
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2015-01-20 12:04:46
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主成份分析历史：
Pearson于1901年提出，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法。通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析。
通过对原始变量进行线性组合，得到优化的指标：把原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算（占去绝大部分份额）
基本思想：设法将原先众多具有...
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2014-12-15 10:29:54
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原文:《BI那点儿事》数据挖掘各类算法——准确性验证准确性验证示例1：——基于三国志11数据库
数据准备：
挖掘模型：依次为：Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法、逻辑回归算法、关联算法提升图：
依次排名为： 1. 神经网络算法（92.69% 0.99）2. 逻辑回归...
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2014-12-02 10:32:29
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原文:《BI那点儿事》Microsoft 顺序分析和聚类分析算法Microsoft 顺序分析和聚类分析算法是由 Microsoft SQL Server Analysis Services 提供的一种顺序分析算法。您可以使用该算法来研究包含可通过下面的路径或“顺序”链接到的事件的数据。该算法通过对相...
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2014-12-02 10:13:58
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原文:《BI那点儿事》Microsoft 聚类分析算法——三国人物身份划分什么是聚类分析？聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在三国数据分析中，很多问题可以借助聚类...
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2014-12-02 10:12:47
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准确性验证示例1：——基于三国志11数据库数据准备：挖掘模型：依次为：Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法、逻辑回归算法、关联算法提升图：依次排名为： 1. 神经网络算法（92.69% 0.99）2. 逻辑回归算法（92.39% 0.99）3. 决策树算法（91.19...
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2014-12-01 20:43:18
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什么是聚类分析？聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在三国数据分析中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如三国人物身份划分。聚类分析的基本过程是怎样的？选择聚类变量...
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2014-11-25 23:00:37
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K-means算法
一般情况，聚类算法可以划分为以下几类：划分方法（partitioning method）、层次方法（hierarchical
methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（model-based
methods）.k-means算法属于划分方法中的一种。 K-me...
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2014-11-05 13:05:07
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将一群物理对象或者抽象对象的划分成相似的对象类的过程。其中类簇是数据对象的集合，在类簇中所有的对象都彼此相似，而类簇与类簇之间的对象是彼此相异。聚类除了可以用于数据分割（data segmentation）,也可以用于离群点检测（outlier
detection）,所谓的离群点指的是与“普通”点相对应的“异常”点，而这些“异常”点往往值的注意。
很多人在学习聚类之初，容易将...
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2014-11-05 13:04:06
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前面介绍了k-means算法，并列举了该算法的缺点。而K中心点算法（K-medoids）正好能解决k-means算法中的 “噪声”敏感这个问题。
如何解决的呢？
首先，我们得介绍下k-means算法为什么会对“噪声”敏感。还记得K-means寻找质点的过程吗？对某类簇中所有的样本点维度求平均值，即获得该类簇质点的维度。当聚类的样本点中有“噪声”（离群点）时，在计算类簇质点的过程中会受到...
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2014-11-05 13:02:45
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