【数据聚类分析法,spss聚类分析法经典案例】第六章-2 聚类算法-基于系统聚类方法-2聚类分析是一种无监督的机器学习方法 。十大互联网数据分析方法之一-聚类Analysis聚类Analysis是根据“物以类聚”的原理对样本或指标进行分类的多元统计分析方法，聚类分析是一种通过数据建模简化数据的方法，如何分析数据 聚类 。
1、常用的 聚类方法有哪几种??3.1Kpototypes算法Kpototypes算法结合了可以处理符号属性的Kmeans方法和改进的Kmodes方法 。与Kmeans方法相比，Kpototypes算法可以处理符号属性 。3.2CLARANS算法(划分法)CLARANS算法是一种随机搜索聚类算法，是一种划分聚类方法 。它首先随机选取一个点作为当前点，然后在其周围随机检查一些不大于参数Maxneighbor的相邻点 。如果找到更好的邻点 ， 则移到邻点，否则视为局部最小值 。
算法要求必须将聚类的所有对象预转入内存，并且数据的集合需要多次扫描，对于数据的大数据量来说相当耗时且空间复杂 。虽然通过引入R树结构提高了其性能，可以处理大规模的基于磁盘的数据库，但是R*树的构建和维护成本太高 。该算法对脏数据和异常数据不敏感，但对数据极其敏感 ， 只能处理凸形或球形边界聚类 。
2、什么是 聚类分析,它有什么作用呢?1 。与多元分析的其他方法相比，聚类 analysis非常粗糙 ， 理论也不完善 。但由于已成功应用于心理学、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等领域，成为多元分析的重要方法，并有丰富的统计软件包 。2.聚类分析除了独立的统计功能之外还有一个辅助功能，就是配合其他统计方法进行预处理数据 。
同时，如果聚类不是基于个案 ， 而是将聚类和聚类的结果先给变量，则可以在每一类中推导出一个最有代表性的变量，从而减少进入回归方程的变量数量 。3.聚类分析是一种多元统计方法 ， 根据某些特征来研究研究对象的分类，它不关心特征与变量之间的因果关系 。分类的结果是，类别之间的个体差异应该较大，而同一类别内的个体差异应该相对较小 。
3、 聚类分析的主要步骤 聚类分析的主要步骤聚类分析的主要步骤1 。数据预处理，2 。定义一个距离函数来度量点之间的相似性数据，3 。/10 数据预处理包括特征的数量、类型和尺度的选择，这取决于特征选择和特征提取 。特征选择选择重要特征，特征提取将输入特征转化为新的显著特征，通常用于获得合适的特征集以避免“维数灾难”聚类，数据预处理还包括将离群点移出数据，该特征独立于一般的数据行为或模型数据，因此离群点往往导致有偏-2
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