聚类分析(Q型,R型聚类)算法 (4).docx

聚类分析是数据挖掘中的一个基础方法，用于发现数据集中的自然群体或类别。Q型聚类和R型聚类是聚类分析的两种不同视角。Q型聚类主要针对变量进行聚类，即对特征进行分组，而R型聚类则是对样本或观测进行聚类。本实验报告主要探讨了基于MATLAB的R型聚类分析，使用了类平均法（UPGMA）。 实验中，首先进行了数据预处理，通过MATLAB计算相关系数并将其转化为距离。在相关系数矩阵中，较低的值表示两个变量之间较强的相关性，而较高的值表示较弱的相关性。转换为距离后，距离矩阵的对角线元素为0，因为每个变量与自身的距离为0。下三角元素被取出，因为上三角元素与下三角元素是对称的，只保留一半可以节省计算资源。 接下来，实验使用了MATLAB的`cluster`函数进行聚类，参数`'maxclust',4`指定将样本点划分为4类。在循环中，每次迭代都会输出当前聚类结果，通过`reshape`函数将一维数组转换为行向量以便于打印。`fprintf`函数用于显示分类结果，将类别的对象编号以字符串形式输出。 在实验中，还展示了如何根据用户输入的不同类别数（k）进行聚类。当k等于8时，实验结束。实验结果以类别的形式输出，每类由其包含的样本编号组成。这些数字代表了原始数据集中对应样本在聚类过程中的归属关系。 聚类分析的目标是找到数据内在的结构和模式，使得同一类内的样本相似度较高，而不同类之间的样本相似度较低。类平均法是一种常用的层次聚类方法，它通过计算子群集的平均值来合并或分割群集，直至满足终止条件。这种方法适用于数据规模较小且对群集的平衡性有一定要求的情况。 在实际应用中，聚类分析广泛应用于市场细分、生物学研究（如基因表达数据分析）、图像分析等领域。通过聚类，我们可以发现数据的潜在规律，帮助决策者做出有针对性的策略。然而，聚类的结果依赖于选择的距离度量和聚类算法，不同的选择可能会导致不同的聚类结果，因此在分析过程中需要谨慎选择合适的参数和方法。此外，聚类分析通常是无监督学习，因此在评估聚类效果时，可能需要借助领域知识或额外的信息来判断聚类的合理性。