1 判别分析和聚类分析有何区别
答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类
具体而言,设有n 个样本,对每个样本测得 p 项指标(变量)的数据,已知每个样本属于k 个类别(或总体)中的某一类,通过找出一个最优的划分,使得不同类别的样本尽可能地区别开,并判别该样本属于哪个总体
聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题
在聚类之前,我们并不知道总体,而是通过一次次的聚类,使相近的样品(或变量)聚合形成总体
通俗来讲,判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类,而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类
2 试述系统聚类的基本思想
答:系统聚类的基本思想是:距离相近的样品(或变量)先聚成类,距离相远的后聚成类,过程一直进行下去,每个样品(或变量)总能聚到合适的类中
3 对样品和变量进行聚类分析时, 所构造的统计量分别是什么
简要说明为什么这样构造
答:对样品进行聚类分析时,用距离来测定样品之间的相似程度
因为我们把 n 个样本看作p 维空间的n 个点
点之间的距离即可代表样品间的相似度
常用的距离为 (一)闵可夫斯基距离:1/1( )()pqqijikjkkdqXX q 取不同值,分为 (1)绝对距离(1q ) 1(1)pijikjkkdXX (2)欧氏距离(2q ) 2 1/21(2)()pijikjkkdXX (3)切比雪夫距离(q ) 1( )maxijikjkkpdXX (二)马氏距离 (三)兰氏距离 对变量的相似性,我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向,因此用相关性进行衡量
将变量看作 p 维空间的向量,一般用 (一)夹角余弦 21()()()ijijijdMXXΣXX 11( )pikjkijkikjkXXdLpXX (二)相关系数 5