聚类分析方法与标准化变换在应聘者分类中的应用

"聚类分析是一种多元统计方法，用于对样品或指标进行分类。它根据多个观测指标计算样品或参数的相似程度，并将相似的样品或指标归为一类。聚类分析包括系统聚类和快速聚类两种主要类型。Q型聚类关注样品的分类，而R型聚类侧重于变量的分类。选择合适的相似性测度和连接方法是聚类分析中的关键问题。变量的测量尺度通常分为间隔尺度，其中包含绝对零点的比例尺度和无绝对零点的名义尺度或顺序尺度。在聚类分析中，常用的距离度量如欧氏距离对于判断样品之间的相似性至关重要。例如，在一个应聘者的智能检验得分数据中，通过计算应聘者之间的得分离差平方和，可以初步评估分类的合理性。" 聚类分析是数据分析中的一个重要工具，尤其适用于分类问题，其中个体的分类是未知的。它的目标是通过度量个体间的接近程度，建立有效的分类模型。聚类分析有两种主要方法：系统聚类和快速聚类。系统聚类直观且易于理解，而快速聚类则更为迅速，可以动态调整类别。 在实际应用中，聚类分析可以应用于样品或变量。Q型聚类针对的是样品，例如，对一组样品进行分组，如上述例子中的应聘者，根据他们的智能检验得分。R型聚类则关注变量本身，例如，对多个指标进行分类。在分析过程中，我们需要计算样品之间的相似性，这通常通过相似系数或距离度量来实现。例如，欧氏距离是一种常用的度量方式，它可以衡量两个样品在所有指标上的总差异。 对于变量的测量尺度，有三种基本类型：间隔尺度、名义尺度和顺序尺度。间隔尺度的变量具有相等的单位，且可以进行加减运算，如温度或长度。当间隔尺度有绝对零点时，它成为比例尺度，如摄氏温度或质量。无绝对零点的尺度如名义尺度（如颜色或性别）和顺序尺度（如教育程度）只能进行相等性比较，而不适合进行算术运算。 在进行聚类分析时，需要选择合适的相似性测度，比如在应聘者例子中，通过计算应聘者得分的离差平方和来评估他们之间的差异。如果两个应聘者的离差平方和很小，那么他们在各项能力上可能很相似，适合归入同一类别。通过这种方法，可以逐步构建出合理的分类结构。