
聚类分析是一种常用的数据分析方法,它可以将相似性较高的样本归为一类,并将不同类别的样本区分开来。在SPSS中,聚类分析包括两种连接方式:组内连接和组外连接。这两种连接方式有着不同的计算方法和应用场景。
一、组内连接
组内连接是指在聚类分析中,对于同一簇内的样本之间进行距离度量,并取其平均值作为该簇的代表性点与其他簇进行比较。具体来说,组内连接采用的是最短距离法(single linkage)、最长距离法(complete linkage)或者平均距离法(average linkage)。
最短距离法:该方法计算的是每个簇中距离最近的两个样本之间的距离。即假设簇A和簇B各有n个样本,则计算组内距离时需要计算A中的每个样本与B中的每个样本之间的距离,然后取其中最小值作为组内距离。
最长距离法:该方法计算的是每个簇中距离最远的两个样本之间的距离。即假设簇A和簇B各有n个样本,则计算组内距离时需要计算A中的每个样本与B中的每个样本之间的距离,然后取其中最大值作为组内距离。
平均距离法:该方法计算的是每个簇中所有样本之间距离的平均值。即假设簇A和簇B各有n个样本,则计算A中每个样本与B中每个样本之间的距离,然后将这些距离求和并除以n^2得到组内距离。
二、组外连接
组外连接是指在聚类分析中,对于不同簇之间进行距离度量,并取其平均值作为不同簇之间的距离。具体来说,组外连接采用的是类平均法(between-groups linkage)。
类平均法计算的是不同簇之间所有样本之间距离的平均值。即假设簇A和簇B各有n1和n2个样本,则计算A中每个样本与B中每个样本之间的距离,然后将这些距离求和并除以n1*n2得到不同簇之间的距离。
三、差别比较
组内连接和组外连接的计算方式不同,因此它们在聚类分析中的应用场景也不同。
组内连接主要应用于提高同一簇内样本之间的相似性,即将相似度较高的样本归为同一簇。最短距离法和平均距离法适合于样本分布比较密集的情况,而最长距离法则适合于样本分布比较稀疏的情况。
组外连接主要应用于不同簇之间的区分,即将相似度较低的样本划分到不同簇中。类平均法适合于样本分布比较均匀的情况。
需要注意的是,选择不同的连接方式会影响聚类结果的稳定性和可解释性,在
选择连接方式时需要根据实际问题和数据特点进行权衡。
此外,聚类分析还需要考虑其他方面的影响因素,如距离度量方法、聚类数目等。在选择距离度量方法时,需要根据数据类型和数据特点来选择,如欧氏距离适合于连续型数据,曼哈顿距离适合于分类变量等。而在确定聚类数目时,需要结合相关的统计指标(如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等)来评估聚类结果的质量,并选择最优的聚类数目。
总之,聚类分析是一种强大的数据分析方法,可以帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。在使用SPSS进行聚类分析时,需要注意不同连接方式的计算方法和应用场景,并根据实际情况选择合适的参数组合以获得更加准确和可靠的聚类结果。
相信读完上文,你对算法已经有了全面认识。若想进一步探索机器学习的前沿知识,强烈推荐机器学习之半监督学习课程。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3826?targetId=6730&preview=0
涵盖核心算法,结合多领域实战案例,还会持续更新,无论是新手入门还是高手进阶都很合适。赶紧点击链接开启学习吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20