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    发表日期:2007年3月16日 编辑:shphao 有13953位读者读过此文 【字体:
聚类分析(Cluster Analysis)的特点和方法
聚类分析(Cluster Analysis)是物以类聚的一种统计分析方法。用于对事物类别的面貌尚不清楚,甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下进行分类的场合。
  聚类分析可分为对变量聚类(如在儿童的生长发育研究中,把以形态学为主的指标归于一类,以机能为主的指标归于另一类等)和对样品聚类(如解剖学上依据骨骼的形状和大小等,不仅可以区别样品是人还是猿,还可以区别性别、年龄等)。
  聚类方法大致可归纳如下:
  ①系统聚类法 先将n个元素(样品或变量)看成n类,然后将性质最接近(或相似程度最大)的2类合并为一个新类,得到n-1类,再从中找出最接近的2类加以合并变成了n-2类,如此下去,最后所有的元素全聚在一类之中。
  ②分解法 其程序与系统聚类相反。首先所有的元素均在一类,然后用某种最优准则将它分成2类,再用同样准则将这2类各自试图分裂为2类,从中选1个使目标函数较好者,这样由2类变成了3类。如此下去,一直分裂到每类中只有1个元素为止,有时即使是同一种聚类方法,因聚类形式(即距离的定义方法)不同而有不同的停止规则。
  ③动态聚类法 开始将n个元素粗糙地分成若干类,然后用某种最优准则进行调整,一次又一次地调整,直至不能调整了为止。
  ④有序样品的聚类  n个样品按某种因素(时间或年龄或地层深度等)排成次序,要求必须是次序相邻的样品才能聚在一类。
  其他还有加入法、有重叠的类、模糊聚类等。
  聚类分析实质上是寻找一种能客观反映元素之间亲疏关系的统计量,然后根据这种统计量把元素分成若干类。常用的聚类统计量有距离系数和相似系数2类。距离系数一般用于对样品分类,而相似系数一般用于对变量聚类。距离的定义很多,如极端距离、明考斯基距离、欧氏距离、切比雪夫距离等。相似系数有相关系数、夹角余弦、列联系数等。
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