判別分析和聚類分析

判別分析和聚類分析第1頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日一、判別分析二、聚類分析本講結(jié)構(gòu)

第2頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日一、判別分析回歸分析,判別分析,聚類分析被稱為多元統(tǒng)計的三大方法.判別分析(discriminantanalysis)是根據(jù)要判別對象的若干個指標(biāo)的觀測結(jié)果判斷其應(yīng)屬于已知類中的哪一類的統(tǒng)計學(xué)方法.經(jīng)典的判別分析方法有:Fisher判別和Bayes判別,原理都是建立判別函數(shù)使得錯判率達(dá)到最小.第3頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日判別分析方法SPSS實(shí)現(xiàn)步驟1.選擇classify→discriminant;2.選擇分類變量(GroupingVariable),定義分類范圍數(shù)(1~n);3.選擇分類指標(biāo)變量(Independents);4.設(shè)置統(tǒng)計量Statistics中的Fisher系數(shù),Classify中的判別符合率表Summarytable;例:判別分析.sav第4頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日5.由Fisher判別函數(shù)計算要判別的對象,哪個判別函數(shù)計算的值最大,該判別對象就屬于哪一類.第5頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日二、聚類分析聚類分析(ClusterAnalysis)是按”物以類聚”的原則將特性相近的對象進(jìn)行歸類.SPSS中的聚類分析按數(shù)據(jù)的排列位置分為變量聚類(Variables)和樣品(Cases)聚類兩類.SPSS中的聚類分析按方法分為三種:兩步聚類(TwoStepCluster)K類中心聚類(K-MeansCluster)系統(tǒng)聚類(HierarchicalCluster)第6頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日系統(tǒng)聚類(HierarchicalCluster)的基本思想(1)相近的聚為一類(以距離表示);(2)相似的聚為一類(以相似系數(shù)表示);最短距離法(singlelinkage)最長距離法(completelinkage)中間距離法(medianmethod)可變距離法(flexiblemedian)重心法(centroid)類平均法(average)可變類平均法(flexibleaverage)Ward最小方差法(Ward’sminimumvariance)第7頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日構(gòu)造n個類，每個類包含且只包含一個樣品。計算n個樣品兩兩間的距離，構(gòu)成距離矩陣，記作D0;合并距離最近的兩類為一新類;計算新類與當(dāng)前各類的距離。若類的個數(shù)等于1，轉(zhuǎn)到步驟(5)，否則回到步驟(3);畫聚類圖;決定類的個數(shù)，及各類包含的樣品數(shù)，并對類作出解釋。系統(tǒng)聚類的基本步驟第8頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日聚類(cluster)分成幾類？每個樣品屬于哪一類？判別(discriminate)已知分成幾類;根據(jù)訓(xùn)練樣品建立判別函數(shù);根據(jù)判別函數(shù)對待判樣品進(jìn)行歸類.聚類與判別的區(qū)別第9頁，共11頁，2023年，2月20日，星期日例:聚類分析.sav對11項(xiàng)血常規(guī)和生化指標(biāo)進(jìn)行聚類.選擇聚類方式Cluster→Variables;選擇要聚類的11個變量;設(shè)置其他需要的選項(xiàng)(可以采用默認(rèn)值);第10頁，共11頁，2023