❶ 對數據進行系統聚類分析，說出每個統計量的現實意義，並根據所得分析結果做出自己的評價。求大神幫忙！
用k-means聚類做。一瞬間的。
你這個不是數字版本啊，難度我一個一個數字自己打上去？
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你用什麼軟體？
sas？spss？還是什麼
如果你不喜歡編程，你直接用rapidminer
找到裡面的k-means方法，吧數據拖到軟體里然後吧數據鏈接到方法上然後鏈接一個輸出就可以了。
每個參數都有幫助說明的。
如果你時間多，cluster類下面有很多的聚類方法，你都可以一個一個試試看。
❷ 基於信息比率聚類我國A股市場結構分析是什麼意思
今天是2020年4月19日，上證A股2838點，大盤預期3萬點目標不變，時間在2020年8月結束。基調還是買買買，目前就是最低點，錯過就是半輩子。
❸ 用於數據挖掘的聚類演算法有哪些，各有何優勢
1、層次聚類演算法
1.1聚合聚類
1.1.1相似度依據距離不同：Single-Link:最近距離、Complete-Link：最遠距離、Average-Link：平均距離
1.1.2最具代表性演算法
1）CURE演算法
特點：固定數目有代表性的點共同代表類
優點：識別形狀復雜，大小不一的聚類，過濾孤立點
2）ROCK演算法
特點：對CURE演算法的改進
優點：同上，並適用於類別屬性的數據
3）CHAMELEON演算法
特點：利用了動態建模技術
1.2分解聚類
1.3優缺點
優點：適用於任意形狀和任意屬性的數據集；靈活控制不同層次的聚類粒度，強聚類能力
缺點：大大延長了演算法的執行時間，不能回溯處理
2、分割聚類演算法
2.1基於密度的聚類
2.1.1特點
將密度足夠大的相鄰區域連接，能有效處理異常數據，主要用於對空間數據的聚類
2.1.2典型演算法
1）DBSCAN：不斷生長足夠高密度的區域
2）DENCLUE：根據數據點在屬性空間中的密度進行聚類，密度和網格與處理的結合
3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均針對數據在空間中呈現的不同密度分不對DBSCAN作了改進
2.2基於網格的聚類
2.2.1特點
利用屬性空間的多維網格數據結構，將空間劃分為有限數目的單元以構成網格結構；
1）優點：處理時間與數據對象的數目無關，與數據的輸入順序無關，可以處理任意類型的數據
2）缺點：處理時間與每維空間所劃分的單元數相關，一定程度上降低了聚類的質量和准確性
2.2.2典型演算法
1）STING：基於網格多解析度，將空間劃分為方形單元，對應不同解析度
2）STING+：改進STING，用於處理動態進化的空間數據
3）CLIQUE：結合網格和密度聚類的思想，能處理大規模高維度數據
4）WaveCluster：以信號處理思想為基礎
2.3基於圖論的聚類
2.3.1特點
轉換為組合優化問題，並利用圖論和相關啟發式演算法來解決，構造數據集的最小生成數，再逐步刪除最長邊
1）優點：不需要進行相似度的計算
2.3.2兩個主要的應用形式
1）基於超圖的劃分
2）基於光譜的圖劃分
2.4基於平方誤差的迭代重分配聚類
2.4.1思想
逐步對聚類結果進行優化、不斷將目標數據集向各個聚類中心進行重新分配以獲最優解
2.4.2具體演算法
1）概率聚類演算法
期望最大化、能夠處理異構數據、能夠處理具有復雜結構的記錄、能夠連續處理成批的數據、具有在線處理能力、產生的聚類結果易於解釋
2）最近鄰聚類演算法——共享最近鄰演算法SNN
特點：結合基於密度方法和ROCK思想，保留K最近鄰簡化相似矩陣和個數
不足：時間復雜度提高到了O(N^2)
3）K-Medioids演算法
特點：用類中的某個點來代表該聚類
優點：能處理任意類型的屬性；對異常數據不敏感
4）K-Means演算法
1》特點：聚類中心用各類別中所有數據的平均值表示
2》原始K-Means演算法的缺陷：結果好壞依賴於對初始聚類中心的選擇、容易陷入局部最優解、對K值的選擇沒有準則可依循、對異常數據較為敏感、只能處理數值屬性的數據、聚類結構可能不平衡
3》K-Means的變體
Bradley和Fayyad等：降低對中心的依賴，能適用於大規模數據集
Dhillon等：調整迭代過程中重新計算中心方法，提高性能
Zhang等：權值軟分配調整迭代優化過程
Sarafis：將遺傳演算法應用於目標函數構建中
Berkh in等：應用擴展到了分布式聚類
還有：採用圖論的劃分思想，平衡聚類結果，將原始演算法中的目標函數對應於一個各向同性的高斯混合模型
5）優缺點
優點：應用最為廣泛；收斂速度快；能擴展以用於大規模的數據集
缺點：傾向於識別凸形分布、大小相近、密度相近的聚類；中心選擇和雜訊聚類對結果影響大
3、基於約束的聚類演算法
3.1約束
對個體對象的約束、對聚類參數的約束；均來自相關領域的經驗知識
3.2重要應用
對存在障礙數據的二維空間按數據進行聚類,如COD(Clustering with Obstructed Distance)：用兩點之間的障礙距離取代了一般的歐式距離
3.3不足
通常只能處理特定應用領域中的特定需求
4、用於高維數據的聚類演算法
4.1困難來源因素
1）無關屬性的出現使數據失去了聚類的趨勢
2)區分界限變得模糊
4.2解決方法
1)對原始數據降維
2)子空間聚類
CACTUS：對原始空間在二維平面上的投影
CLIQUE：結合基於密度和網格的聚類思想，借鑒Apriori演算法
3)聯合聚類技術
特點：對數據點和屬性同時進行聚類
文本：基於雙向劃分圖及其最小分割的代數學方法
4.3不足：不可避免地帶來了原始數據信息的損失和聚類准確性的降低
❹ 股票概念的聚類用什麼模型
所有股票分析軟體都有這個功能，輸入想看概念板塊，如煤炭輸入MT小寫就可以看到了
❺ 聚類分析數據分析過程 分析結果怎麼寫
就是哪幾個聚為一類，然後你具體去分析聚為一類的幾個數據有什麼共同特點
❻ 如何用MATLAB對股票數據做聚類分析
直接調kmeans函數。
k = 3;%類別數
idx = kmeans(X, k);%idx就是每個樣本點的標號。
❼ 聚類分析的演算法
聚類分析是數據挖掘中的一個很活躍的研究領域，並提出了許多聚類演算法。傳統的聚類演算法可以被分為五類：劃分方法、層次方法、基於密度方法、基於網格方法和基於模型方法。
1 劃分方法(PAM:PArtitioning method) 首先創建k個劃分，k為要創建的劃分個數；然後利用一個循環定位技術通過將對象從一個劃分移到另一個劃分來幫助改善劃分質量。典型的劃分方法包括：
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
2 層次方法(hierarchical method) 創建一個層次以分解給定的數據集。該方法可以分為自上而下（分解）和自下而上（合並）兩種操作方式。為彌補分解與合並的不足，層次合
並經常要與其它聚類方法相結合，如循環定位。典型的這類方法包括：
BIRCH(Balanced Iterative Recing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用樹的結構對對象集進行劃分；然後再利用其它聚類方法對這些聚類進行優化。
CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定數目代表對象來表示相應聚類；然後對各聚類按照指定量（向聚類中心）進行收縮。
ROCK方法，它利用聚類間的連接進行聚類合並。
CHEMALOEN方法，它則是在層次聚類時構造動態模型。
3 基於密度的方法，根據密度完成對象的聚類。它根據對象周圍的密度（如DBSCAN）不斷增長聚類。典型的基於密度方法包括：
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):該演算法通過不斷生長足夠高密度區域來進行聚類；它能從含有雜訊的空間資料庫中發現任意形狀的聚類。此方法將一個聚類定義為一組「密度連接」的點集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):並不明確產生一個聚類，而是為自動交互的聚類分析計算出一個增強聚類順序。。
4 基於網格的方法，首先將對象空間劃分為有限個單元以構成網格結構；然後利用網格結構完成聚類。
STING(STatistical INformation Grid) 就是一個利用網格單元保存的統計信息進行基於網格聚類的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 則是一個將基於網格與基於密度相結合的方法。
5 基於模型的方法，它假設每個聚類的模型並發現適合相應模型的數據。典型的基於模型方法包括：
統計方法COBWEB:是一個常用的且簡單的增量式概念聚類方法。它的輸入對象是採用符號量（屬性-值）對來加以描述的。採用分類樹的形式來創建一個層次聚類。
CLASSIT是COBWEB的另一個版本.。它可以對連續取值屬性進行增量式聚類。它為每個結點中的每個屬性保存相應的連續正態分布（均值與方差）；並利用一個改進的分類能力描述方法，即不象COBWEB那樣計算離散屬性（取值）和而是對連續屬性求積分。但是CLASSIT方法也存在與COBWEB類似的問題。因此它們都不適合對大資料庫進行聚類處理.
傳統的聚類演算法已經比較成功的解決了低維數據的聚類問題。但是由於實際應用中數據的復雜性，在處理許多問題時，現有的演算法經常失效，特別是對於高維數據和大型數據的情況。因為傳統聚類方法在高維數據集中進行聚類時，主要遇到兩個問題。①高維數據集中存在大量無關的屬性使得在所有維中存在簇的可能性幾乎為零；②高維空間中數據較低維空間中數據分布要稀疏，其中數據間距離幾乎相等是普遍現象，而傳統聚類方法是基於距離進行聚類的，因此在高維空間中無法基於距離來構建簇。
高維聚類分析已成為聚類分析的一個重要研究方向。同時高維數據聚類也是聚類技術的難點。隨著技術的進步使得數據收集變得越來越容易，導致資料庫規模越來越大、復雜性越來越高，如各種類型的貿易交易數據、Web 文檔、基因表達數據等，它們的維度（屬性）通常可以達到成百上千維，甚至更高。但是，受「維度效應」的影響，許多在低維數據空間表現良好的聚類方法運用在高維空間上往往無法獲得好的聚類效果。高維數據聚類分析是聚類分析中一個非常活躍的領域，同時它也是一個具有挑戰性的工作。高維數據聚類分析在市場分析、信息安全、金融、娛樂、反恐等方面都有很廣泛的應用。
❽ 聚類分析聚類演算法中包含哪些數據類型
聚類分析聚類演算法中包含哪些數據類型
許多基於內存的聚類演算法採用以下兩種數據結構：
(1)數據矩陣(Data Matrix，或稱對象一變盤結構)：用p個變數來表示n個對象，例如使用年齡、身高、性別、體重等屬性變數來表示對象人，也叫二模矩陣，行與列代表不同實體：
(2)相異度矩陣(Dissimilarity Matrix，又稱為對象一對象結構)：存儲所有成對的n個對象兩兩之間的近似性(鄰近度)，也叫單模矩陣，行和列代表相同的實體。其中d(ij)是對象i和對象j之間的測量差或相異度。d(i，f)是一個非負的數值，d(ij)越大，兩個對象越不同；d (i，j)越接近於0，則兩者之間越相似(相近)。
許多聚類演算法都是以相異度矩陣為基礎的，如果數據是用數據矩陣形式表示，則往往要將其先轉化為相異度矩陣。
相異度d(i,j)的具體計算會因所使用的數據類型不同而不同，常用的數據類型包括：區間標度變數，二元變數，標稱型、序數型和比例標度型變數，混合類型的變數。
❾ 數據分類和聚類有什麼區別
你好，
簡單地說，分類(Categorization or Classification)就是按照某種標准給對象貼標簽(label)，再根據標簽來區分歸類。
簡單地說，聚類是指事先沒有「標簽」而通過某種成團分析找出事物之間存在聚集性原因的過程。
區別是，分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。分類器需要由人工標注的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習范疇。聚類則沒有事先預定的類別，類別數不確定。 聚類不需要人工標注和預先訓練分類器，類別在聚類過程中自動生成 。分類適合類別或分類體系已經確定的場合，比如按照國圖分類法分類圖書；聚類則適合不存在分類體系、類別數不確定的場合，一般作為某些應用的前端，比如多文檔文摘、搜索引擎結果後聚類(元搜索)等。
分類的目的是學會一個分類函數或分類模型(也常常稱作分類器 ),該模型能把資料庫中的數據項映射到給定類別中的某一個類中。 要構造分類器，需要有一個訓練樣本數據集作為輸入。訓練集由一組資料庫記錄或元組構成，每個元組是一個由有關欄位(又稱屬性或特徵)值組成的特徵向量，此外，訓練樣本還有一個類別標記。一個具體樣本的形式可表示為：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示欄位值，c表示類別。分類器的構造方法有統計方法、機器學習方法、神經網路方法等等。
聚類(clustering)是指根據「物以類聚」原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，這樣的一組數據對象的集合叫做簇，並且對每一個這樣的簇進行描述的過程。它的目的是使得屬於同一個簇的樣本之間應該彼此相似，而不同簇的樣本應該足夠不相似。與分類規則不同，進行聚類前並不知道將要劃分成幾個組和什麼樣的組，也不知道根據哪些空間區分規則來定義組。其目的旨在發現空間實體的屬性間的函數關系，挖掘的知識用以屬性名為變數的數學方程來表示。聚類技術正在蓬勃發展，涉及范圍包括數據挖掘、統計學、機器學習、空間資料庫技術、生物學以及市場營銷等領域，聚類分析已經成為數據挖掘研究領域中一個非常活躍的研究課題。常見的聚類演算法包括：K-均值聚類演算法、K-中心點聚類演算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。
希望回答對您有幫助.
❿ 適合進行聚類演算法分析的數據集，除了IRIS，還有哪些謝謝
美國的UCI資料庫