r语言轮廓系数（r语言轮廓图）

摘要： 本篇目录：1、如何对混合型数据做聚类分析如何对混合型数据做聚类分析名义型变量：首先将包含 k 个类别的变量转换成 k 个 0-1 变量，然后利用 Dice 系数做进一步的计...

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• 1、如何对混合型数据做聚类分析

如何对混合型数据做聚类分析

名义型变量：首先将包含 k 个类别的变量转换成 k 个 0-1 变量，然后利用 Dice 系数做进一步的计算 优点：通俗易懂且计算方便 缺点：非常容易受无标准化的连续型变量异常值影响，所以数据转换过程必不可少；该方法需要耗费较大的内存利用daisy 函数，我们只需要一行代码就可以计算出 Gower 距离。

标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。

市场细分：商家可以通过聚类分析识别消费者的不同群体，从而制定更有针对性的营销策略。 社交网络分析：通过聚类分析，可以识别出社交网络中的不同社群，进而研究社群的形成原因及动态变化。 生物信息学：在基因表达数据分析中，聚类分析可用于识别不同的基因表达模式。

聚类分析的方法主要分为以下几种：层次聚类、K-均值聚类和DBSCAN聚类。 层次聚类：这种方法通过构建一个树状的模型来对数据进行层次化组织。它可以从单个数据点开始，逐步合并或分裂，直到满足预设的停止条件。层次聚类的一个优点是它能够生成直观的树状结构，便于解释和理解。

首先，聚类分析主要分为两种类型，Q型和R型，它们各自有不同的方法。其中，K-means聚类是最常见的，基于距离计算相似度，适用于数值型数据。它的步骤包括选取K个初始中心点，计算距离分配样本，更新中心点，直至收敛。

聚类分析的主要步骤 数据预处理，为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，聚类或分组，评估输出。

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