金融聚類分析的意義?

聚類分析主要解決什麼類型的實際問題

主要解決實現不知道類別標籤的樣本集的分類問題.聚類其實也是實現分類的功能.聚類和分類的區別：分類是用知道類別標籤的樣本集去訓練一個分類器,然後用該分類器對其他未知類別的樣本進行歸類,由於訓練分類器用到了知道類別的樣本,所以屬於有導師學習；聚類是完全不知道各個樣本的類別,按照一定的聚類度量準則直接進行聚類,所以屬於無導師的學習.

聚類可以用在圖像處理,模式識別,客戶信息分析,金融分析,醫學等很多領域.用模糊聚類進行圖像分割就是一個非常典型的應

聚類分析主要解決什麼類型的實際問題

主要解決實現不知道類別標籤的樣本集的分類問題。聚類其實也是實現分類的功能。聚類和分類的區別：分類是用知道類別標籤的樣本集去訓練一個分類器，然後用該分類器對其他未知類別的樣本進行歸類，由於訓練分類器用到了知道類別的樣本，所以屬於有導師學習；聚類是完全不知道各個樣本的類別，按照一定的聚類度量準則直接進行聚類，所以屬於無導師的學習。

聚類可以用在圖像處理，模式識別，客戶信息分析，金融分析，醫學等很多領域。用模糊聚類進行圖像分割就是一個非常典型的閥用。

希望能幫到你謝謝，我是搞聚類分析的。

主成分分析法和聚類分析法的區別

為什麼要進行聚類分析 10分

聚類分析是耽究“物以類聚”的一種科學有效的方法，由實驗測試得到的數據是原始數據，原始數據是沒有進行分類的、無規律的、錯綜複雜的變量，要使得這些數據能夠反映出一定的規律性或特殊的分類性，需要對數據或變量進行聚類分析，以使數據或變量呈現一定的分門別類的特徵。

聚類分析的一般做法是：先確定聚類統計量，然後利用統計量對樣品或者變量進行聚類，對n個樣品進行聚類的方法稱為Q型聚類，常用的統計量稱為“距離”；對m個變量進行聚類的方法稱為R型聚類，常用個統計量稱為“相似係數”。

為什麼說聚類分析是一種無監督的學習方法

聚類分析：對樣品或指標進行分類的一種分析方法，依據樣本和指標已知特性進行分類。本節主要介紹層次聚類分析，一共包括3個部分，每個部分包括一個具體實戰例子。

1、常規聚類過程：

一、首先用dist()函數計算變量間距離

dist.r = dist(data, method=" ")

其中method包括6種方法，表示不同的距離測度："euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" or "minkowski"。相應的意義自行查找。

二、再用hclust()進行聚類

hc.r = hclust(dist.r, method = “ ”)

其中method包括7種方法，表示聚類的方法："ward", "single", "complete","average", "mcquitty", "median" or "centroid"。相應的意義自行查找。

三、畫圖

plot(hc.r, hang = -1,labels=NULL) 或者plot(hc.r, hang = 0.1,labels=F)

hang 等於數值，表示標籤與末端樹杈之間的距離，

若是負數，則表示末端樹杈長度是0，即標籤對齊。

labels 表示標籤，默認是NULL，表示變量原有名稱。labels=F :表示不顯示標籤。

聚類分析樹狀圖能表現各個變量之間的相關程度嗎?

聚類分析本來就是把相似的歸在一起，應該可以表示相似。

什麼是聚類分析和GO註釋分析

你這個問題～～有點無厘頭～聚類分析，我們可以簡單的理解成為中國人可以聚成一類，美國人聚成另一類，這些都是根據他們不同的各自屬性來聚類的。GO註釋分析，翻譯成中文好像是基因本體論分析，也就是gene ontology annotation，按照了三個大的標準（相當於前面所說的屬性）將每個基因聚類（分別是根據基因的功能，參與代謝的過程，以及這個基因產物的定位）字都打錯了，可見你很不嚴謹呀。一般兩種方法，一是你自己來測，不過很花錢的（具體實驗方法步驟可以到Google裡通過gene sequencing來搜索）。如果別人已經測好了，或者現在數據庫裡有了，你可以到NCBI上找到。

判別分析和聚類分析的區別和聯繫

分類有監督 聚類無監督 就這個區別

分類要靠學習 聚類要靠啟發式搜索

Q型因子分析與聚類分析有什麼區別以及相同之處

聚類就是根據數據內在的特徵將個案歸類的，你這個就等於聚成了一類，所以沒有怎麼回事，數據就是如此，你可以試一下不用因子直接用變量聚類看下怎麼樣

什麼是聚類分析？聚類算法有哪幾種

聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統計分析方法。聚類分析起源於

分類學，在古老的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類，很少利用數學工具進行

定量的分類。隨著人類科學技術的發展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經驗和專業知識

難以確切地進行分類，於是人們逐漸地把數學工具引用到了分類學中，形成了數值分類學，之後又

將多元分析的技術引入到數值分類學形成了聚類分析。

聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論

聚類法、聚類預報法等。

聚類分析計算方法主要有如下幾種：分裂法(partitioning methods)：層次法(hierarchical

methods)：基於密度的方法(density-based methods): 基於網格的方法(grid-based

methods): 基於模型的方法(model-based methods)。