聚类分析软件 _生活经验

怎样用STATA完成对观察变量的聚类分析运用聚类分析法主要做好分析表达数据：1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。3、多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。4、K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。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。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。

如何用spss对矩阵做聚类分析？用stata可以对矩阵做聚类分析
换个思维：矩阵的每一列其实都是一个变量

spss，stata ， SAS比较，哪个好很多人曾问及SPSS，Stata 和SAS之间的不同，它们之中哪个是最好的。可以想到，每个软件都有自己独特的风格，有自己的优缺点。本文对此做了概述，但并不是一个综合的比较。人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好，希望大多数人都能认同这是对这些软件真实而公允的一个对比分析。
SPSS

一般用法。SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。

数据管理。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标
签等等）。它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS
11版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量，
记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。

统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分
析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS11.5版
还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查数据分析（SPSS12版增加了完成部分过程的模
块）。

绘图功能。SPSS绘图的交互界面非常简单，一旦你绘出图形，你可以根据需要通过点击来修改。这种图形质量极
佳，还能粘贴到其他文件中（Word
文档或Powerpoint等）。SPSS也有用于绘图的编程语句，但是无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句难，但比SAS语句简
单（功能稍逊）。

SPSS软件视频教程

总结。SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

Stata

一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。

数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能
够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文
件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。

统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子
分析，以及一些多变量分析）。Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释
logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及
其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查
数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变量方差分析，判别分析等）。

绘图功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不同的是它没有图
形编辑器。在三种软件中，它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的
功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。

Stata 软件视频教程

总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。

SAS

一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。

数据管理。在数据管理方面， SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL（结构
化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂
数据管理工作所使用的命令要简单的多。然而， SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬
盘空间所允许的最大数量的记录条数。

统计分析。SAS能够进行大多数统计分析（回归分析， logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，
多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很
难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。

绘图功能。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS那样简单。

SAS 软件视频教程

总结。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

总体评价

每个软件都有其独到之处，也难免有其软肋所在。总的来说，SAS ， Stata和SPSS是能够用于多种统计分析的一组工具。通过
Stat/Transfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文件的转换。因此，可以根据你所处理问题的性质来选择不同的软件。举例来说，如果你想通过混
合模型来进行分析，你可以选择SAS；进行logistic回归则选择Stata；若是要进行方差分析，最佳的选择当然是SPSS 。假如你经常从事统计分
析，强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据处理。

请问用spss做聚类分析的时候，最适合哪种分析法呢？这个可以看下SPSSAU的帮助手册，里面有详细的说明。SPSSAU-分层聚类spssau也提供几种聚类分析方法使用，在进阶方法模块的【聚类】和【分层聚类】。
用SPSS软件能打开stata数据吗？你可以用transfer转一下

哪些软件属于腾讯软件腾讯手机软件：腾讯手机软件有哪些
Soft 或Software都有软件的意思吗?

文章插图

在计算机语言里，Soft 、Software都有软件的意思。在单词意思上，Software有软件的意思，Soft没有软件的意思。一、Soft1、Soft 读音：英 [sɒft]美 [sɔːft]2、Soft 意思：adj. 柔软的；柔和的；温和的；不强烈的；轻的adv. 柔软地；温和地n. 柔软的东西；柔软部分3、Soft 的短语：soft tissue 软组织 ; 软组纤 ; 软组织粗颌病soft skill 软技巧 ; 软技能 ; 软技术soft soldering 软焊 ; 软焊料钎焊 ; 软钎焊二、Software1、Software 读音：英 ['sɒftweə(r)]美 ['sɔːftwer]2、Software 意思：n. 软件3、Software 的短语：computer software 计算机软件use the software 使用软件Backup Software 备份软件 ; 文件备份扩展资料一、Soft 近义词：mild1、mild 读音：英 [maɪld]美 [maɪld]2、mild 意思：adj. 温和的；轻微的；淡味的；文雅的；不含有害物质的n. （英国的一种）淡味麦芽啤酒3、mild 的短语：mild inflation 温和的通货膨胀 ; 慢性通货膨胀Mild depression 轻性抑郁症 ; 轻度抑郁症mild fire 文火二、Software 近义词：package1、package 读音：英 [ˈpækɪdʒ]美 [ˈpækɪdʒ]2、package 意思：n. 包，包裹；套装软件，[计] 插件；组件；外壳；封装；程序包；数据包adj. 一揽子的vt. 打包；将……包装3、package 的短语：Package Designer 包装设计师 ; 包装预设师outer package 外包装 ; 运输包装package development 组合发展 ; 整体发展 ; 扩展包开发
什么叫第三方软件

文章插图

所谓第三方软件指的是该非线性编辑系统生产商以外的软件公司提供的软件。第三方软件：第一方就是你自已，第二方就是你要解决的问题即你的对象，用另外的软件去处理你的对象就是用第三方面的软件。第三方软件是针对某种软件在应用功能上的不足或者漏洞，而由非软件编制方的其他组织或个人开发的相关软件。扩展资料：操作系统虽然也是一个软件，但我们通常理解为软件平台，很多软件就是基于这样的平台来开发的，那么是不是所有的软件都被称为第三方软件呢?答案肯定不是这样的。我认为，是谁开发了这个软件，那么谁就是这个软件的官方，这个相信大家都同意。比如我们经常玩的游戏，这些游戏的开发者就是官方，那么游戏的外挂就是第三方。这样的话，我们经常看到的一些插件就也可以理解为第三方软件了。软件大都不能直接与非线性卡挂靠，进行输入/输出，但可以对已进入了硬盘阵列的视音频素材进行加工处理和编辑，或者制作自己的二维和三维图像再与那些视频素材合成，合成后的作品再由输入/输出软件输出。这些软件的品种非常丰富，功能十分强大，有些甚至是从工作站转移过来的，可以这么说，非线性编辑系统之所以能做到效果变幻莫测，匪夷所思，吸引众人的视线，完全取决于第三方软件。参考资料来源：百度百科-第三方软件
软件和应用有什么区别？1、概念不同。应用程序（application software或 application Program）是计算机软件的主要分类之一，是指为针对用户的某种特殊应用目的所撰写的软件。应用程序在分类上也比较多，系统应用程序，桌面应用程序，驱动应用程序，网络应用程序，手机应用程序，物联网应用程序等。根据《软件工程：实践者的研究方法》中的定义，软件（software）是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令，是计算机中的非有形部分。计算机中的有形部分称为硬件，由计算机的外壳及各零件及电路所组成。软件由一个或多个应用程序组合而成，分类上有编程语言、系统软件、恶意软件，嵌入式软件，游戏软件，应用软件和介于这两者之间的中间件。系统软件就是常见的操作系统，Windows，Mac OS，Linux都是操作系统软件。应用软件是需要运行在操作系统上的软件，比如常见的文档处理软件，图像处理软件，编程软件等。恶意软件会故意造成隐私或机密数据外泄、系统损害（包括但不限于系统崩溃等）、数据丢失等故障及信息安全问题。中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。软件包括所有在计算机运行的程序，和其架构无关，例如可执行文件、库及脚本语言都属于软件。软件不分架构，有其共通的特性。应用程序只是软件的一部分，而软件的概念及其广泛，不是只有应用程序。2、功能不同软件由多个应用程序组合而成，功能及其复杂，比如常见的office 软件，能做表格，做PPT，处理文档等功能。而应用程序功能比较单一，只能处理一类工作。PPT只能用来处理幻灯片，没有办法处理复杂表格，想要录制音频需要调用office软件包里录制音频的应用程序。3、开发难度不同。软件的开发难度要比应用程序大得多，由于需要多个应用程序配合，而且需要在不同的操作系统平台上发布，都是用不同的编程语言混合开发而成。软件对性能有一定的要求，很少选择性能比较差的脚本语言开发，一般都是使用C++，Java这类编译型语言开发。但编译型语言的问题是，有的语言设计不合理，历史积累，不够成熟等原因，造成开发起来较繁琐，调试比较困难，开发时间较长。因此一个功能完整的软件开发起来通常需要几年才能完成。最常见的游戏软件就是如此，很多游戏软件的游戏引擎都是C++，C#这种编译型语言开发（有现成的也需要二次开发），也是整个游戏的灵魂，开发难度也是最大的。而游戏的动作，事件等则选择LUA，JavaScript或者Python这些脚本语言开发。很多游戏大作都是跨平台的，开发周期最少的都在1年以上。应用程序的功能相对比较单一，遇到的业务场景也不会很复杂。通常开发一个功能完善的应用程序，只需要几个月时间，复杂的应用程序最多1-2年就能完成。应用程序通常对性能的需求没有软件那么大，很多解释型的脚本语言也可以开发。开发一个移动端手机应用程序（web应用程序），功能不算很复杂，开发周期都不长。通常一个完整的web应用程序，会分为客户端和服务端两部分。客户端软件技术选型上，常用React Native 或者 flutter（IOS有自己的一套UI），服务端软件一般常用C++、Java、PHP、Python、Ruby等编程语言开发，通常都会同时在安卓和IOS平台上发布。
软件可分为哪三类?软件系统(Software Systems)是指由系统软件、支撑软件和应用软件组成的计算机软件系统，它是计算机系统中由软件组成的部分。功能作用操作系统的任务及功能操作系统是管理软硬件资源、控制程序执行，改善人机界面，合理组织计算机工作流程和为用户使用计算机提供良好运行环境的一种系统软件。操作系统是位于硬件层之上，所有软件层之下的一个必不可少的、最基本又是最重要的一种系统软件。它对计算机系统的全部软、硬件和数据资源进行统一控制、调度和管理。从用户的角度看，它是用户与计算机硬件系统的接口;从资源管理的角度看，它是计算机系统资源的管理者。其主要作用及目的就是提高系统资源的利用率;提供友好的用户界面;创造良好的工作环境，从而使用户能够灵活、方便地使用计算机，使整个计算机系统能高效地运行。操作系统的任务是管理好计算机的全部软硬件资源，提高计算机的利用率;担任用户与计算机之间的接口，使用户通过操作系统提供的命令或菜单方便地使用计算机。折叠软件系统作用操作系统用于管理计算机的资源和控制程序的运行。语言处理系统是用于处理软件语言等的软件，如编译程序等。数据库系统是用于支持数据管理和存取的软件，它包括数据库、数据库管理系统等。数据库是常驻在计算机系统内的一组数据，它们之间的关系用数据模式来定义，并用数据定义语言来描述;数据库管理系统是使用户可以把数据作为轴象项进行存取、使用和修改的软件。分布式软件系统包括分布式操作系统、分布式程序设计系统、分布式文件系统、分布式数据库系统等。折叠软件系统功能语言处理系统的功能是各种软件语言的处理程序，它把用户用软件语言书写的各种源程序转换成为可为计算机识别和运行的目标程序，从而获得预期结果。其主要研究内容包括:语言的翻译技术和翻译程序的构造方法与工具，此外，它还涉及正文编辑技术、连接编辑技术和装入技术等。数据库系统的主要功能包括数据库的定义和操纵、共享数据的并发控制、数据安全和保密等。按数据定义模块划分，数据库系统可分为关系数据库、层次数据库和网状数据库。按控制方式划分，可分为集中式数据库系统、分布式数据库系统和并行数据库系统。分布式软件系统的功能是管理分布式计算机系统资源和控制分布式程序的运行，提供分布式程序设计语言和工具，提供分布式文件系统管理和分布式数据库管理关系等。分布式软件系统的主要研究内容包括分布式操作系统和网络操作系统、分布式程序设计、分布式文件系统和分布式数据库系统。人机交互系统的主要功能是在人和计算机之间提供一个友善的人机接口。其主要研究内容包括人机交互原理、人机接口分析及规约、认知复杂性理论、数据输入、显示和检索接口、计算机控制接口等。
求spss系统聚类分析树状图结果解释聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3 ， 7；第3个类别对应分析项1，6，2，4 。如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7具体分为几类要由你自己来确定。这个过程也可以在网页端SPSSAU完成，分析前设置类别个数，系统会自动安装要求进行聚类。可以看下SPSSAU的帮助手册，里面有详细的说明。SPSSAU-分层聚类
spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。整个操作怎么进行。需要基本思路。

文章插图

1、因为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。2、首选将外语的数据类型改成数值型，然后将各个数据“5”，“5”，分别对应之前的优，优，良、和及格。3、然后在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理，选择“分析”--》“描述统计”--》“描述”进入设置。4、设置好描述性的相关参数即可。5、选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。6、进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标。这里勾选上树状图后其他默认。7、点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。8、根据spss输出的结果进行分析。9、分析结果就出来了。
聚类分析，spss聚类分析，聚类算法，Kmeans聚类分析，，求解释都是什么意思什么区别联系。。聚类分析是一类算法的总称，也就包含了各种聚类算法
kmeans 聚类是指聚类中的一种算法
spss聚类分析是指使用spss软件进行聚类分析

求spss系统聚类分析树状图结果解释聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4 。如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7具体分为几类要由你自己来确定。这个过程也可以在网页端SPSSAU完成，分析前设置类别个数，系统会自动安装要求进行聚类。
一组数据求做聚类分析,在线等数据发到254934718@QQ 。com 如果我收费你可以不要数据，诚心不收费

聚类分析数据标准化问题K-mean没有标准化选项，2-steps 是有标准化选项的。
要得到标准化的标量，需要到分析菜单中，选择描述统计中,再选择descriptive菜单，在对话框中的下方，仔细看，有一个保存标准化变量的选项。点上既可以生成一个新的标准化变量。

数据挖掘中分类分析和聚类分析的区别简单的说，分类是一种有监督的学习，事先知道训练样本的标签，通过挖掘将属于不同类别标签的样本分开，可利用得到的分类模型，预测样本属于哪个类别。而聚类是一种无监督的学习，事先不知道样本的类别标签，通过对相关属性的分析，将具有类似属性的样本聚成一类。

聚类分析，数据标准化处理。spss15以上版本在聚类分析时自动数据标准化，不用自己标准化计算了。

聚类分析中有数据缺失怎么处理（1）删除有遗漏值的数据。如果一个数据集只有少量的数据具有遗漏值，则忽略它们可能是合理的。但是如果给定的数据集中有很多数据具有遗漏值，则采取这种策略很难对数据进行可靠分析，并且具有遗漏值的数据中也包含一定的信息，或许这些信息对分析是至关重要的，因此忽略它们是要非常小心，要保证对分析没有影响。（2）估计遗漏值。有时，根据数据的特点能够可靠的估计遗漏值。具体就是根据邻近点的属性值对遗漏值进行估计，常常选取邻近的平均属性值代替遗漏值，有时选取数据集的平均值代替遗漏值，或者进行曲线拟合，根据拟合的结果选择合适的属性值。（3）忽略遗漏值。许多聚类算法都可以用来直接处理具有遗漏值的数据，例如计算对象间的相似性，对保护遗漏值的数据可以使用没有遗漏值的属性值来计算相似性，这种相似性只是近似的，除非整个的数据属性很少，或者遗漏值的数据很多，否则其误差影响很小。

SPSS聚类树状图结果。。。。求解释这种树状聚类结果的解释并不是唯一的，这个首先要明白，因此需要结合你的专业能够合理解释的类别数来归类从这个图中可以看出，从小类的开始看起，首先是6和8是一类，5和7是一类， 3单独一类，4单独一类，1和2是一类，然后再高一层次看起4和5、7是一类，6、8和457又属于一类，而3和68457又属于一类，1和2是单独一类所以结果可以看成两类，分别是12和347586也可以看成是三类，分别是12、3、47586也可以看成四类，分别是12、3、68、457至于你选哪个合理要看你的专业怎么解释合理

SPSS聚类树状图怎么分析聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3 ， 7；第3个类别对应分析项1，6，2，4 。如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7具体分为几类要由你自己来确定。这个过程也可以在网页端SPSSAU完成，分析前设置类别个数，系统会自动安装要求进行聚类。另外可以看下SPSSAU的帮助手册，里面有详细的说明。
如何在SPSS中生成聚类分析的树状图Analyze->Hierarchical Cluster Analysis
在Plots里面勾选Dendrogram,这样结果就有树状图了

在SPSS中生成层次聚类分析的树状图用SPSS13.0之前版本做出的树状图就是这个样子的，并不是你个人的问题，不知道后面的新版本SPSS有无改观

R语言哪些包可用来做聚类分析聚类的包，cluster包，里面包含了pam，agnes等函数，可以十分方便进行聚类计算。另外有系统自带的stats包，hclust，kmeans等函数。fpc包做聚类分析，也是可以的。另外，如果需要例子，这些包自带的文档里面都有使用的实例，是很好的学习案例。

如何利用R软件进行聚类分析运用聚类分析法主要做好分析表达数据：
1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。
2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。
3、多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。
4、K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。
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。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。

R语言哪些包可用来做聚类分析excel表:整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法，即

如何利用matlab求r型聚类分析本文重点是展示如何用Matlab来进行聚类分析。如果有需要解答的问题请留言，笔者会尽其所能地回答。

内容
展示如何使用MATLAB进行聚类分析
生成随机二维分布图形，三个中心
K均值聚类
分层聚类
重新调用K均值法
将分类的结果展示出来
运用高斯混合分布模型进行聚类分析
通过AIC准则寻找最优的分类数

展示如何使用MATLAB进行聚类分析
分别运用分层聚类、K均值聚类以及高斯混合模型来进行分析，然后比较三者的结果
生成随机二维分布图形，三个中心
% 使用高斯分布（正态分布）
% 随机生成3个中心以及标准差
s = rng(5,'v5normal');
mu = round((rand(3,2)-0.5)*19)+1;
sigma = round(rand(3,2)*40)/10+1;
X = [mvnrnd(mu(1,:),sigma(1,:),200); ...
mvnrnd(mu(2,:),sigma(2,:),300); ...
mvnrnd(mu(3,:),sigma(3,:),400)];
% 作图
P1 = figure;clf;
scatter(X(:,1),X(:,2),10,'ro');
title('研究样本散点分布图')

K均值聚类
% 距离用传统欧式距离，分成两类
[cidx2,cmeans2,sumd2,D2] = kmeans(X,2,'dist','sqEuclidean');
P2 = figure;clf;
[silh2,h2] = silhouette(X,cidx2,'sqeuclidean');
从轮廓图上面看，第二类结果比较好，但是第一类有部分数据表现不佳。有相当部分的点落在0.8以下。

分层聚类

eucD = pdist(X,'euclidean');
clustTreeEuc = linkage(eucD,'average');
cophenet(clustTreeEuc,eucD);
P3 = figure;clf;
[h,nodes] =dendrogram(clustTreeEuc,20);
set(gca,'TickDir','out','TickLength',[.002 0],'XTickLabel',[]);

可以选择dendrogram显示的结点数目，这里选择20。结果显示可能可以分成三类

重新调用K均值法
改为分成三类
[cidx3,cmeans3,sumd3,D3] = kmeans(X,3,'dist','sqEuclidean');
P4 = figure;clf;
[silh3,h3] = silhouette(X,cidx3,'sqeuclidean');

图上看，比前面的结果略有改善。

将分类的结果展示出来
P5 = figure;clf
ptsymb = {'bo','ro','go',',mo','c+'};
MarkFace = {[0 0 1],[.8 0 0],[0 .5 0]};
hold on
for i =1:3
clust = find(cidx3 == i);
plot(X(clust,1),X(clust,2),ptsymb{i},'MarkerSize',3,'MarkerFace',MarkFace{i},'MarkerEdgeColor','black');
plot(cmeans3(i,1),cmeans3(i,2),ptsymb{i},'MarkerSize',10,'MarkerFace',MarkFace{i});
end
hold off

运用高斯混合分布模型进行聚类分析
分别用分布图、热能图和概率图展示结果等高线

% 等高线
options = statset('Display','off');
gm = gmdistribution.fit(X,3,'Options',options);
P6 = figure;clf
scatter(X(:,1),X(:,2),10,'ro');
hold on
ezcontour(@(x,y) pdf(gm,[x,y]),[-15 15],[-15 10]);
hold off
P7 = figure;clf
scatter(X(:,1),X(:,2),10,'ro');
hold on
ezsurf(@(x,y) pdf(gm,[x,y]),[-15 15],[-15 10]);
hold off
view(33,24)

热能图
cluster1 = (cidx3 == 1);
cluster3 = (cidx3 == 2);
% 通过观察，K均值方法的第二类是gm的第三类
cluster2 = (cidx3 == 3);
% 计算分类概率
P = posterior(gm,X);
P8 = figure;clf
plot3(X(cluster1,1),X(cluster1,2),P(cluster1,1),'r.')
grid on;hold on
plot3(X(cluster2,1),X(cluster2,2),P(cluster2,2),'bo')
plot3(X(cluster3,1),X(cluster3,2),P(cluster3,3),'g*')
legend('第 1 类','第 2 类','第 3 类','Location','NW')
clrmap = jet(80); colormap(clrmap(9:72,:))
ylabel(colorbar,'Component 1 Posterior Probability')
view(-45,20);
% 第三类点部分概率值较低，可能需要其他数据来进行分析。

% 概率图
P9 = figure;clf
[~,order] = sort(P(:,1));
plot(1:size(X,1),P(order,1),'r-',1:size(X,1),P(order,2),'b-',1:size(X,1),P(order,3),'y-');
legend({'Cluster 1 Score' 'Cluster 2 Score' 'Cluster 3 Score'},'location','NW');
ylabel('Cluster Membership Score');
xlabel('Point Ranking');

通过AIC准则寻找最优的分类数
高斯混合模型法的最大好处是给出分类好坏的标准
AIC = zeros(1,4);
NlogL = AIC;
GM = cell(1,4);
for k = 1:4
GM{k} = gmdistribution.fit(X,k);
AIC(k)= GM{k}.AIC;
NlogL(k) = GM{k}.NlogL;
end
[minAIC,numComponents] = min(AIC);
按AIC准则给出的最优分类数为： 3对应的AIC值为： 8647.63

后记
（1）pluskid指出K均值算法的初值对结果很重要，但是在运行时还没有发现类似的结果。也许Mathworks对该算法进行过优化。有时间会仔细研究下代码，将结果放上来。
转载仅供参考，版权属于原作者

谁有能做有序聚类分析的软件【聚类分析软件】有序变量可以赋值，赋值之后你不是做聚类分析吗聚类分析完了不用做什么检验啊你为什么要检验啊检验什么啊

统计：R语言进行聚类分析的问题问题1：代码如下
#b为新建立的0矩阵，a为原始数据矩阵，读取文件test.txt的数据
a<- as.matrix(read.table("test.txt"))
b<- matrix(0,nrow=ncol(a),ncol = ncol(a))
for(n in i : nrow(a))
{
for(i in 1 :ncol(a))
{
if(a[n,i] == 1)
{
for( j in 1 :ncol(a))
{
if(a[n,j] == 1 && i!= j)
{
b[i,j] = b[i,j]+1
}
}
}
}
}
#结束
新矩阵是b

问题2：
k <- 3 #设定聚类数
a<- read.table("test.txt"))#读入数据
cl <- hclust(dist(a),method="single")#设定聚类方法
memb <- cutree(cl, k=k) #分割聚类数

memb是类别标记

至于聚类分析图，我不知道什么意思。

有序样品聚类分析有软件吗有序变量可以赋值，赋值之后你不是做聚类分析吗聚类分析完了不用做什么检验啊你为什么要检验啊检验什么啊

什么是聚类分析？类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。分析表达数据，（1）通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。（2）通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。（3）多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。（4）K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。
聚类方法有两个显著的局限：首先，要聚类结果要明确就需分离度很好（well-separated）的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类。但是，如果类是扩散且互相渗透，那么每种算法的的结果将有点不同。结果，每种算法界定的边界不清，每种聚类算法得到各自的最适结果，每个数据部分将产生单一的信息。为解释因不同算法使同样数据产生不同结果，必须注意判断不同的方式。对遗传学家来说，正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的（特别是边界）。最终，将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释。
第二个局限由线性相关产生。上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系。因为只是成对的线性比较，大大减少发现表达类型关系的计算量，但忽视了生物系统多因素和非线性的特点。
从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。就数据挖掘功能而言，聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务（如分类、关联规则）的预处理步骤。
数据挖掘领域主要研究面向大型数据库、数据仓库的高效实用的聚类分析算法。
聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。
这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和
基于模型方法。
1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分， k为要创建的划分个数；然后利用一个循环
定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上
而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合
并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。典型的这类方法包括：
第一个是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用树的结构对对象集进行划分；然后再利
用其它聚类方法对这些聚类进行优化。
第二个是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定
量（向聚类中心）进行收缩。
第三个是ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类合并。
最后一个CHEMALOEN，它则是在层次聚类时构造动态模型。
3 基于密度方法，根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度（如
DBSCAN）不断增长聚类。典型的基于密度方法包括：
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密
度区域来进行聚类；它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义
为一组“密度连接”的点集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一
个聚类，而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。。
4 基于网格方法，首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构；然后利
用网格结构完成聚类。
STING(STatistical INformation Grid) 就是一个利用网格单元保存的统计信息进行基
于网格聚类的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 则是一个将基于网格与基于密度相结合的方
法。
5 基于模型方法，它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。典型的
基于模型方法包括：
统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采
用符号量（属性-值）对来加以描述的。采用分类树的形式来创建
一个层次聚类。
CLASSIT是COBWEB的另一个版本. 。它可以对连续取值属性进行增量式聚
类。它为每个结点中的每个属性保存相应的连续正态分布（均值与方差）；并利
用一个改进的分类能力描述方法，即不象COBWEB那样计算离散属性（取值）
和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。
因此它们都不适合对大数据库进行聚类处理.

怎么用spss做有序样本聚类实现等级标准的制定等级标准是之前定义的

请问Tilia是什么意思?椴树属：落叶乔木，树皮光滑通常银灰色，生长于北美国和欧洲与亚洲：石灰树；菩提树；椴木

比如： Tilia chinensis n. 华椴
Tilia endochrysea n. 白毛椴
Tilia Euchlora 克里木椴木(椴树科)
Tilia henryana n. 毛糯米椴
Tilia hupehensis n. 湖北毛椴

Tilia是什么意思tilia椴树属英英释义Noun:deciduous trees with smooth usually silver-grey bark of North America and Europe and Asia: lime trees; lindens; basswood

这个配置怎么样？好坑爹的配置，我是i5第三代2.5HZ,显卡2 G硬盘750G，可以超频，才5600

看看这个配置怎么样？要必要的显卡，还要那么多外设，不可能低于2000元！
这样的配置可能是比较好的：
CPU：AMD X4 760K ￥410
主板：华擎（ASRock） FM2A75M-DGS R2.0￥340
内存：威刚4G 1600 ￥250
硬盘：西数 500G 32M 7200 蓝￥310
显卡：盈通HD7750 1G D5 ￥549
机箱：撒哈拉（SAHARA) 机器侠GT3至尊版原生USB3.0游戏机箱惊爆促销！普及U3体验，￥79
电源：撒哈拉（SAHARA）额定350W电源眼镜蛇550V玩家版（支持背线/带3位智能插座/12CM透明蓝灯风扇）超炫性价比，额定350W带LED灯玩家电源?。?39
光驱：建兴（LITEON）18X 串口 DVD光驱黑色￥73
键鼠套：新贵（NEWMEN）T-101 双USB接口键鼠套装（黑色）￥35
￥2185

显卡低于HD7750玩游戏都没意思了。不过这个显卡还是低了点哦，至少HD7770，六百多吧

这个配置怎么样啊
嗯，这样的配置只能用一个字形容－－低～
闪龙AM2的速度并没有比745的闪龙快多少，建议还是速龙（Althlon）的吧，而且主板很烂啊～虽然集成了6100显卡，但华擎主板除了便宜之外实在找不到它的闪光点。主板建议用1线大厂的吧，要不准后悔！
还有，楼上有说道N570芯片的主板，虽然是真正的AM2主板，但目前价格都比较高，没必要购买。
显示器也是很吐血的一个配置，杂牌到底线的那种，国内品牌还是用AOC（冠捷）的好，这个牛X公司还收购了飞利浦....

楼主补充了自己的显卡目标：铭瑄狂镭X550黄金版128M 128位PCI-E显卡，这个显卡性能跟你集成的6100差不多，没必要的～如果确实需要独立显卡的话，就不要用NF6100主板了，直接用NF4改造后的AM2主板好了，独立显卡在599元的价位上建议用X800GTO吧，很强劲的！七彩虹的那款居然有16管线的..

R软件中如何进行群落聚类分析？群落按照物种相似形组成进行聚类分析，可以用树状图较好的表现物种的组成关系。受到很多植被学家的重视。这里以R软件实现聚类分析为例。如果按照物种组成的相似性做聚类分析，那么可以用Jaccard指数（经过转换的）。Jaccard指数只考虑物种在两个样方间是否重复出现，盖度在分析的过程中并不起什么作用。但是如果对乔木和灌木进行分析，就可以考虑个体的数量，计算样方物种组成的相似性的时候用Bray-Curtis指数。Jaccard指数和Bray-Curtis指数在众多生态学相关的程序包中都是可以计算的。下面说一下在R软件中，结合vegan程序包，对草本样方的物种组成进行聚类分析。下面是在R中的具体操作过程：#第一步#是矩阵的整理，建议先整理一下各样地的名录，成如下格式，再用R整理成物种矩阵。

如何利用r语言代码进行聚类分析#读入数据
china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省、市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE)
distance <- dist(china)#计算距离
china.hc <- hclust(distance) #聚类分析,最长距离法
plot(china.hc, hang = -1) #绘画系谱图
re <- rect.hclust(china.hc, k = 5) #分为5类

re
for (i in 1:5) {
print(paste("第",i,"类"))
print(china[re[[i]],]$地区)

r语言做聚类分析scale.data(data);library(NbClust);result.data<-NbClust(scale.data,distance="euclidean",min.nc=2,max.nc=4,metheod="average");barplot(table(nc$Best.n[1,]),xlab="Clusters",ylab="Criteria")
用什么软件做r型聚类分析用GeoExpl吧，处理成图一体，也比较方便！

spss怎么做聚类分析Ssg，能类分析吗？应该正常是可以分析的，正常是分配长分析是长的

怎么用spss做聚类分析依次点击：analyse--classify--hierarchical cluster ，打开分层聚类对话框
spss分层聚类的操作方法和分析方法
2
在聚类分析对话框中，
将聚类用到的变量都放到variables中
spss分层聚类的操作方法和分析方法

将地区变量放入case标签中，他的意思是每一个数据都用地区这个值来命名
spss分层聚类的操作方法和分析方法

点击plot按钮，打开对话框，设置要输出的图
spss分层聚类的操作方法和分析方法

在打开的对话框中，勾选dendrogram，然后点击continue按钮。这个dendrogram是层次聚类谱系图，最后我们还会分析这个图
spss分层聚类的操作方法和分析方法

点击method按钮，设置聚类的方法
spss分层聚类的操作方法和分析方法

如图所示，通常我们用到的聚类方法是wards method，接着我们需要把变量转换成z分数，点击continue按钮
spss分层聚类的操作方法和分析方法

点击save按钮，填写希望保存的聚类类别数范围3--8，据此选项，spss将在数据编辑窗口中添加7个变量，分别标明聚类数位3--8类情况下各省市所属的类
spss分层聚类的操作方法和分析方法

设置输出的聚类类别数范围3--8，点击continue按钮
spss分层聚类的操作方法和分析方法

点击ok按钮，开始输出数据处理的结果
spss分层聚类的操作方法和分析方法

你看到的下面的这个表格叫做聚类过程表，其内容并不是经常被关注，因为大部分实际应用中，聚类的具体过程是被忽略的。但是聚类系数可以帮助我们判断将数据分为几类最合适，判断的方法是，相邻的两个数据变化的幅度显著大于前面的系数的变化范围，这时候分类在这里就是最好的
spss分层聚类的操作方法和分析方法

最后是层次聚类谱系图，从这个图中可看到聚类的过程，根据你的需求选择分类的组数
spss分层聚类的操作方法和分析方法

如何用spss进行聚类分析三种聚类方法

层次聚类、kmean聚类、二阶段聚类对数据有不同的要求，看你的数据确定用哪种

SPSS的聚类分析怎么做1.最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用.
2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离.
3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛.
4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离.
5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.