聚类分析的几种类型
聚类分析属于？
聚类分析属于？
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。
聚类分析包括变量之间的聚类和样品之间的聚类两种类型。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，它是一种重要的人类行为。
变量聚类分为几类合适？
常用
聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。
1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KltN。
2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。
3、基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。
5、基于网格的方法，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
6、基于模型的方法，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。
R型聚类分析 解释？
我们要将数据变量进行聚类，但不知道要分成几类，或者没有明确的分类指标的时候，就需要用到R型聚类。R型聚类分析不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度
R型聚类是对变量的聚类，操作的区别在于点选聚类方式的时候，前者勾选“个案”后者则勾选“变量”，而在其余地方则是基本相似
R型聚类分析 解释？
R型聚类分析：指的是对变量进行聚类，R型聚类一般使用#34相似系数#34作为变量相似性的度量。
聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法，聚类分析根据分类对象不同分为Q型聚类分析(指的是对样本进行聚类) 和R型聚类分析(指的是对变量进行聚类)。