信息基础设施聚类分析:以美国等20国为例
需积分: 50 168 浏览量
更新于2024-07-11
1
收藏 1.49MB PPT 举报
"根据美国等20个国家和地区的信息基础设施的发展状况进行分类,涉及的指标包括Call、move l、fee、comp、mips和net。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,根据观测指标计算相似程度并将相似的归为一类。在应聘者智能检验的案例中,通过X、Y、Z三个指标进行聚类分析,例如通过计算离差平方和评估分类合理性。聚类分析分为系统聚类和快速聚类,Q型聚类针对样品分类,R型聚类关注变量分类。选择相似性测度指标和连接方式是聚类分析中的关键问题,变量测量尺度通常分为间隔尺度、名义尺度和顺序尺度。"
聚类分析是一种常见的数据分析技术,主要用于探索性数据分析,特别是在数据挖掘领域。在这个例子中,我们关注的是不同国家和地区的信息基础设施发展水平,通过Call(电话线数)、move l(移动电话数)、fee(国际电话成本)、comp(计算机数)、mips(计算机功率)和net(互联网用户数)这六个指标来衡量。这些指标反映了通信、信息技术和互联网接入的普及程度。
聚类分析的目标是无监督地将数据集中的对象分组,使得同一组内的对象彼此相似,而不同组间的对象相异。在这个智能检验的实例中,我们有10位应聘者的数学推理能力(X)、空间想象能力(Y)和语言理解能力(Z)得分,通过计算各个应聘者得分之间的距离(如欧氏距离),可以确定他们之间的相似性,并据此进行分类。这种方法有助于发现应聘者的能力模式,可能为招聘决策提供依据。
聚类分析主要包括系统聚类和快速聚类两种方法。系统聚类是从所有对象开始,逐步合并最相似的对,直到所有对象都在一个类中。快速聚类(又称动态聚类)则是一种迭代过程,每次迭代都选取最近的两个对象进行合并。这两种方法各有优缺点,系统聚类直观但计算复杂,快速聚类则快速但可能错过最优解。
在实际应用中,选择合适的相似性测度和聚类方法至关重要。常见的相似性测度包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。同时,还需要考虑变量的测量尺度,如间隔尺度、名义尺度和顺序尺度,不同的尺度会影响相似度的计算方式。例如,间隔尺度的变量可以直接进行加减运算,而名义尺度的变量只能通过计数差异进行比较。
聚类分析是理解和组织大量数据的有效工具,它可以帮助我们发现隐藏的结构和模式,从而提供对数据的深入洞察。在信息基础设施的研究中,聚类分析可以帮助我们识别不同国家和地区的类别,进一步分析各国在信息化发展上的共性和差异。而在招聘场景下,聚类分析可以揭示应聘者的能力分布,为人力资源决策提供科学依据。
2021-07-14 上传
2023-06-30 上传
2021-02-01 上传
2024-05-29 上传
2023-09-09 上传
2024-05-04 上传
2023-05-24 上传
2024-03-12 上传
2023-05-16 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
深井冰323
- 粉丝: 23
- 资源: 2万+
最新资源
- 构建Cadence PSpice仿真模型库教程
- VMware 10.0安装指南:步骤详解与网络、文件共享解决方案
- 中国互联网20周年必读:影响行业的100本经典书籍
- SQL Server 2000 Analysis Services的经典MDX查询示例
- VC6.0 MFC操作Excel教程:亲测Win7下的应用与保存技巧
- 使用Python NetworkX处理网络图
- 科技驱动:计算机控制技术的革新与应用
- MF-1型机器人硬件与robobasic编程详解
- ADC性能指标解析:超越位数、SNR和谐波
- 通用示波器改造为逻辑分析仪:0-1字符显示与电路设计
- C++实现TCP控制台客户端
- SOA架构下ESB在卷烟厂的信息整合与决策支持
- 三维人脸识别:技术进展与应用解析
- 单张人脸图像的眼镜边框自动去除方法
- C语言绘制图形:余弦曲线与正弦函数示例
- Matlab 文件操作入门:fopen、fclose、fprintf、fscanf 等函数使用详解