城市块距离与聚类分析：疾病分群的关键方法

本篇文章主要探讨了城市块距离应用在衡量疾病之间“距离”的背景下，对聚类分析的基本概念、算法以及不同类型进行了深入讲解。作者李春权，来自哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院，于2011年发布的内容涵盖了以下关键知识点： 1. **概述**： - 聚类分析是数据分析的一种方法，旨在根据数据内在结构将对象分为具有相似特征的群体（簇），同时确保同一簇内的对象相似度高，不同簇间差异大。 2. **聚类方法的重点** - **K均值聚类**：通过设定固定数量的簇（k值），将数据点分配到最近的簇中心，反复调整簇中心位置直到收敛。 - **层次聚类**：自底向上或自顶向下构建聚类树（ dendrogram），包括传统层次聚类和非传统层次聚类，如单链接、全连接等。 - **DBSCAN**：密度聚类算法，基于核心对象和可达邻域来识别密集区域并形成簇。 3. **聚类的复杂性与选择**： - 问题在于确定合适的簇数量（如4、2或6个簇），这可能需要领域知识或使用肘部法则等技巧。 4. **不同的聚类类型**： - **划分聚类**：明确的划分数据为不重叠的子集，每个数据点只属于一个子集。 - **层次聚类**：根据相似性逐步合并或细分数据点，有传统和非传统的分类。 - **互斥与非互斥聚类**：前者如划分聚类，后者允许数据点同时属于多个簇。 - **模糊聚类**：数据点可以具有不同程度的归属。 - **完全聚类**：所有数据点都必须属于某个簇。 - **部分聚类**：簇的定义更宽松，允许部分数据点处于边缘地带。 5. **实例分析**： - 提供了划分聚类和层次聚类的实际示例，如传统层次聚类的聚类树展示。 这些概念和技术在医学领域中可以用于研究疾病分布、患者分群、疾病传播模型等方面，帮助理解城市中疾病传播的模式和特征。在实际应用中，选择合适的聚类方法对研究结果的准确性和解释性至关重要。通过深入理解聚类分析的基本原理，可以更好地设计和实施相关疾病分析项目。