应聘者聚类分析：样本与变量分类评估

"选择凝聚点-聚类分析-3" 这篇文章主要介绍了聚类分析这一多元统计方法，它用于对样品或指标进行分类，根据多个观测指标计算相似性，从而将相似的对象归为一类。聚类分析针对的问题类型包括分类问题，其中所研究的个体分类和类别本身都是未知的，目标是通过数据分析确定个体之间的接近度，并制定合理的分类规则。 文章首先定义了聚类分析的基本概念，它是研究样品相似性的一种工具，不预先设定类别，而是通过计算距离或相似系数来发现数据内部的自然结构。聚类分析可以分为系统聚类（直观易懂）和快速聚类（动态且高效）两种类型，前者如Q型聚类（样品聚类）关注样品间的相似性，而R型聚类（变量聚类）则针对指标的观测值进行分类。 接下来，文章强调了判断分类合理性的关键，例如通过计算不同样本之间的离差平方和来评估相似性。例如，1号和2号之间的差异显著大于1号和3号，这可能表明当前的分类相对合理。然而，选择合适的相似度度量指标至关重要，比如确定样本点间、样本点与小类间、以及小类间的关系。 文章还提到了变量测量尺度的概念，通常分为三种类型：间隔尺度，如长度、重量等，这些变量可以用数量表示，具有绝对零点；比例尺度，也称间隔尺度但具有明确的比例关系；以及名义尺度，非数值数据，如性别、颜色等。在聚类分析中，正确选择衡量尺度有助于提高分析的准确性和有效性。 总结来说，选择凝聚点-聚类分析是一种数据挖掘技术，通过对多维度数据的分析，找出数据内在的结构，进行有效的分组，对于应聘者评估、市场细分、产品分类等众多领域都有广泛的应用。在实际操作中，合理选择相似性度量、考虑测量尺度的影响以及不断验证分类的合理性是成功实施聚类分析的关键步骤。"