聚类分析目的意义和国内外研究概况

上面的图A代表初始数据集，假设k3。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心。

(1)将每个观测定义为一个类；(2)计算每个类别与其他类别之间的距离；(3)将“距离”最短的两个班合并为一个班，使班数减少一个；(4)重复步骤1和2，直到包含所有观察值的类合并成单个类。用level 聚类对基于5种营养标准含量(变量)的27种食物(观测值)进行分析，探究不同食物的异同，并用意义进行分类。这里分层聚类算法以平均为例。

聚类分析解释。回归分析回归分析是在大量观测数据的基础上，运用数理统计方法，建立因变量与自变量之间回归关系的函数表达式(称为回归方程)。聚类分析的作用是建立一种分类方法，将一批样本或变量按其在自然界中的亲和力进行分类。距离有很多种，其中欧氏距离在聚类的分析中应用最为广泛，其表达式如下:Xik表示第I个样本的第k个指标的观测值，Xjk表示第J个样本的第k个指标的观测值，dij表示第I个样本与第J个样本之间的欧氏距离。

具有相似性质的样品可以归为一类。当样本之间的距离确定后，应对样本进行分类。分类方法有很多种。本节只介绍系统聚类方法，这是聚类分析中应用最广泛的方法。首先将n个样本中的每一个归入自己的类别，然后将距离最小的两个类别一次合并为一个类别。在合并之后，重新计算类之间的距离，并且继续这个过程，直到所有的样本被分类到一个类别中。分类结果可以绘制成直观的聚类谱系图。

1，聚类Analysis聚类Analysis是指将一组物理或抽象对象分组到由相似对象组成的多个类中的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程，因此同一簇中的对象非常相似，而不同簇中的对象则非常不同。聚类分析是探索性的分析。在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准。聚类分析可以从样本数据中自动分类。

不同研究者用聚类分析同一组数据，聚类的数量可能不一致。2.因子分析因子分析是指从变量组中提取公共因子的统计技术。因子分析是从大量数据中寻找内在联系，降低决策难度。因子分析法有10多种方法，如重心法、图像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。这些方法大多是基于相关系数矩阵的近似方法。不同的是相关系数矩阵的对角线值是用不同的共性□2来估计的。

聚类 Analysis是根据“物以类聚”的原理对样本或指标进行分类的多元统计分析方法。这种方法在任何领域应用时，都需要先识别事物的不同属性，将属性相似的事物归为一类，使同一类的事物具有高度的相似性。在互联网用户行为分析中，大量用户具有相同或相似的行为属性。我们可以通过行为对用户进行聚类提取行为特征，对不同行为属性的用户进行有针对性的精准操作。

简洁:系统内置分析逻辑，只需点击聚类，即可直观的呈现给用户或页面:将大量不规则的数据进行正则化、分类、统一，直观的看到某个群体或某类页面的特征。聚类分析在互联网领域的主要应用有:用户聚类、页面聚类或内容来源聚类、主动留存聚类分析。User 聚类将具有共同用户属性或行为属性的用户归入同一组，主要体现在用户分组和用户标注上。

问题1:文献综述的价值和意义文献综述是对某一主题收集大量资料，综合分析后撰写的学术论文。它是一种科学文献，格式与写作文献综述的格式不同于一般研究论文的格式。这是因为研究论文侧重于研究方法和结果，尤其是积极的结果，而文献综述则需要读者对上述方面的详细信息、趋势、进展、前景和评论进行介绍。