系统聚类的原理(聚类分析原理)
系统聚类的原理(聚类分析原理)
1、首先将n个样品分成n类，每个样品自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到将所有的样品归为一类为止，并把这个过程画成一张聚类图，参照聚类图可方便地进行分类。
1、系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。 数据标准化 在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。
2、系统聚类法的聚类原则决定于样品间的距离（或相似系数）及类间距离的定义，类间距离的不同定义就产生了不同的系统聚类分析 *** ，类间距离的定义 *** 主要有最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法。
3、R语言中hclust函数的默认 *** 为最长距离法（complete-linkage）。以上的聚类过程即称之为 层级聚类 。
聚类效果的好坏依赖于两个因素：衡量距离的 *** （distance measurement） 聚类算法（algorithm）聚类分析常见算法 K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。
数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析 *** ，我们常用的数据分析 *** 包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析，要想熟练运用这些 *** ，首先需要弄懂这些 *** 的定义。
将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。 聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 聚类法、聚类预报法等。
1、下图的例子展示的是，差异表达基因集的聚类热图。多是基于R语言heatmap.2函数绘制（gplots程序包），该函数默认使用的聚类 *** 是计算欧式距离（Euclidean Distance）进行层次聚类（Hierarchical Cluster）。
2、应该是会经常遇到这样的热图，就是说它的聚类情况无法与分组信息吻合。其实这个 并不是错了 ，是因为用于聚类的行（选出的这部分基因）的表达模式在两组之间没有明显区别。
3、其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。常用聚类 *** ：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。
4、首先将n个样品分成n类，每个样品自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到将所有的样品归为一类为止，并把这个过程画成一张聚类图，参照聚类图可方便地进行分类。
常见的聚类分析 *** 有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。 (一)系统聚类法 系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。
聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的 *** 、基于网格的 *** 、基于模型的 *** 。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。
聚类分析，指将物理或抽象对象的 *** ，分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析是通过数据建模简化数据的一种 *** 。
聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。这个过程一般用单因素方差分析来判断。
聚类分析测度相似性的 *** 包括：分层聚类法和迭代聚类法。聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计 *** 。
1、系统聚类法的聚类原则决定于样品间的距离（或相似系数）及类间距离的定义，类间距离的不同定义就产生了不同的系统聚类分析 *** ，类间距离的定义 *** 主要有最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法。
2、常见的聚类分析 *** 有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。 (一)系统聚类法 系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。
3、聚类分析所使用 *** 的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。因子分析 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
4、聚类分析又称群分析，它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析 *** 。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
5、聚类分析测度相似性的 *** 包括：分层聚类法和迭代聚类法。聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计 *** 。
