2个变量、9个样本的数据如下,x1:2.5,3.0,6.0,6.6,7.2,4.0,4.7,4.5,5.5 x2:2.1,2.5,2.5,1.5,3.0,6.4,5.6,7.6,4.9,用6种方法进行比较:最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法、重心法、离差平方和法
时间: 2023-10-07 12:08:08 浏览: 72
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将样本分为不同的聚类或组。在这里,我们有两个变量(x1和x2)和9个样本。我们可以使用不同的聚类分析方法来比较它们。
1. 最短距离法(Single Linkage Clustering):该方法基于最近邻算法来计算聚类之间的距离。将每个样本作为一个初始聚类,然后逐步合并最近的聚类,直到所有样本都被分配到一个聚类中。这个方法的缺点是它容易受到噪声和异常值的影响。
2. 最长距离法(Complete Linkage Clustering):该方法基于最远邻算法来计算聚类之间的距离。将每个样本作为一个初始聚类,然后逐步合并最远的聚类,直到所有样本都被分配到一个聚类中。这个方法的缺点是它容易受到局部最优解的影响。
3. 中间距离法(Average Linkage Clustering):该方法基于平均距离算法来计算聚类之间的距离。将每个样本作为一个初始聚类,然后逐步合并平均距离最小的聚类,直到所有样本都被分配到一个聚类中。
4. 类平均法(Centroid Linkage Clustering):该方法基于聚类重心的距离来计算聚类之间的距离。将每个样本作为一个初始聚类,然后计算聚类的重心,并逐步合并重心最接近的聚类,直到所有样本都被分配到一个聚类中。
5. 重心法(Ward's Method):该方法基于聚类重心之间的平方距离来计算聚类之间的距离。将每个样本作为一个初始聚类,然后逐步合并距离最小的聚类,直到所有样本都被分配到一个聚类中。
6. 离差平方和法(SSC Method):该方法基于聚类内部的离差平方和来计算聚类之间的距离。将每个样本作为一个初始聚类,然后逐步合并离差平方和最小的聚类,直到所有样本都被分配到一个聚类中。
在实践中,我们可以使用不同的聚类分析方法来比较它们的结果,以确定哪种方法最适合我们的数据。