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9﹒4﹒2 如何给无序样品聚类分析方法分类

无序样品聚类分析内容丰富,方法较多,常见的方法包括以下几种。如此下去,一直分裂到所有样品各自成为一类或达到其他停止规则标准时为止。先将所有对象粗糙地分为若干类,然后依据某最优准则对分类进行调整,直至不能调整或达到人为规定的调整次数为止。多元统计分析中,回归分析和判别分析均可用于预报,但在异常现象的预报方面,这两种方法效果都不佳,如灾害性天气的预报。聚类预报可以弥补这一不足。使用不同的聚类方法通常会得到不同的分类结果,所以对任何数据都没有“唯一”正确的分类方法。实际应用中,常采用多种不同的聚类方法,对数据进 ......

——《面向问题的统计学---(3)试验设计与多元统计分析》
书名:《面向问题的统计学---(3)试验设计与多元统计分析》
栏目:面向问题的统计学---(3)试验设计与多元统计分析 > 第2篇 如何从数据库结构的数据集横向研究样品之间的亲疏关系 > 第9章 如何依据变量取值规律对样品进行分类——无序样品聚类分析 > 9﹒4 无序样品聚类分析的基本概念
作者:胡良平
参编:高辉,柳伟伟,周诗国,高辉,郭晋
页码:220-221
版本:1
出版社:人民卫生出版社
出版时间:2012-01-01
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