1、聚类分析
又称群分析、点群分析。根据研究对象特征对研究对象进行分类的一种多元分析技术, 把性质相近的个体归为一类, 使得同一类中的个体都具有高度的同质性, 不同类之间的个体具有高度的异质性。根据分类对象的不同分为样品聚类和变量聚类。
2、判别分析
是一种进行统计判别和分组的技术手段。根据一定量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息, 确定分组与其他多元变量之间的数量关系, 建立判别函数, 然后便可以利用这一数量关系对其他未知分组类型所属的案例进行判别分组。
判别分析中的因变量或判别准则是定类变量, 而自变量或预测变量基本上是定距变量。依据判别类型的多少与方法不同, 分为多类判别和逐级判别。判别分析的过程是通过建立自变量的线性组合(或其他非线性函数), 使之能最佳地区分因变量的各个类别。
二、聚类分析与判别分析的区别
1、基本思想不同
( 1) 聚类分析的基本思想
我们所研究的样品或指标( 变量) 之间存在程度不同的相似性( 亲疏关系) , 于是根据一批样品的多个观测指标, 具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量, 以这些统计量作为划分类型的依据。把一些相似程度较大的样品( 或指标) 聚合为一类, 把另外一些相似程度较大的样品( 或指标) 又聚合为另一类; 关系密切的聚合到一个小的分类单位, 关系疏远的聚合到一个大的分类单位, 直到把所有的样品(或指标)聚合完毕。
( 2） 判别分析的基本思想
对已知分类的数据建立由数值指标构成的分类规则即判别函数, 然后把这样的规则应用到未知分类的样本去分类。由基本思想可知, 在聚类分析中, 所有样品或个体所属类别是未知的, 类别的个数一般也是未知的, 分析的依据就是原始数据, 没有任何事先的有关类别的信息可参考。
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