聚類分析是一種理想的多變量統(tǒng)計技術，在網(wǎng)頁建設的過程當中是一個非常重要的分析方法，那么聚類分析法究竟是什么?以及有哪些具體的分析方法呢?接下來我們就一起來好好的了解一下吧。

　　聚類分析法——聚類分析法簡介

1、基本思想：我們所研究的樣品(網(wǎng)點)或指標(變量)之間存在程度不同的相似性(親疏關系——以樣品間距離衡量)。于是根據(jù)一批樣品的多個觀測指標，具體找出一些能夠度量樣品或指標之間相似程度的統(tǒng)計量，以這些統(tǒng)計量為劃分類型的依據(jù)。把一些相似程度較大的樣品(或指標)聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品(或指標)又聚合為另一類，直到把所有的樣品(或指標)聚合完畢，這就是分類的基本思想。在聚類分析中，通常我們將根據(jù)分類對象的不同分為Q型聚類分析和R型聚類分析兩大類。

R型聚類分析是對變量進行分類處理，Q型聚類分析是對樣本進行分類處理。

R型聚類分析的主要作用是：1、不但可以了解個別變量之間的關系的親疏程度，而且可以了解各個變量組合之間的親疏程度。

2、根據(jù)變量的分類結果以及它們之間的關系，可以選擇主要變量進行回歸分析或Q型聚類分析。

Q型聚類分析的優(yōu)點是：1、可以綜合利用多個變量的信息對樣本進行分類;2、分類結果是直觀的，聚類譜系圖非常清楚地表現(xiàn)其數(shù)值分類結果;3、聚類分析所得到的結果比傳統(tǒng)分類方法更細致、全面、合理。

為了進行聚類分析，首先我們需要定義樣品間的距離。常見的距離有：①絕對值距離②歐氏距離③明科夫斯基距離④切比雪夫距離

　　聚類的分析方法是什么

(1)直接聚類法

先把各個分類對象單獨視為一類，然后根據(jù)距離最小的原則，依次選出一對分類對象，并成新類。如果其中一個分類對象已歸于一類，則把另一個也歸入該類;如果一對分類對象正好屬于已歸的兩類，則把這兩類并為一類。每一次歸并，都劃去該對象所在的列與列序相同的行。經(jīng)過m-1次就可以把全部分類對象歸為一類，這樣就可以根據(jù)歸并的先后順序作出聚類譜系圖。

聚類分析法(2)最短距離聚類法

最短距離聚類法，是在原來的m×m距離矩陣的非對角元素中找出，把分類對象Gp和Gq歸并為一新類Gr，然后按計算公式計算原來各類與新類之間的距離，這樣就得到一個新的(m-1)階的距離矩陣;再從新的距離矩陣中選出最小者dij，把Gi和Gj歸并成新類;再計算各類與新類的距離，這樣一直下去，直至各分類對象被歸為一類為止。

聚類分析法(3)最遠距離聚類法

最遠距離聚類法與最短距離聚類法的區(qū)別在于計算原來的類與新類距離時采用的公式不同。最遠距離聚類法所用的是最遠距離來衡量樣本之間的距離。

以上就是有關聚類分析法的所有內容，想要完全掌握這一種方法，還是需要大家在平時多去練習，多去積累相關的知識的，如果大家還想了解更多與之有關的內容，歡迎關注我們文軍營銷的官網(wǎng)。

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