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层次聚类分析权威发布_层次聚类分析图怎么看(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

层次聚类分析

探索SPSS的降维奥秘：从分类到聚类今天的学习旅程真是充满了惊喜和发现！老师深入浅出地讲解了SPSS的降维处理，尤其是分类（classification）和聚类（clustering）两大方面。聚类分析中，距离方法多达数百种，但常用的有欧式距离、平方欧式距离、余弦、皮尔逊相关性、切比雪夫、明可夫斯基等。更有趣的是，我们还可以自定义距离方法。老师介绍了两种主要的聚类分析方法：层次聚类分析和k-means聚类。这些方法可以自动迭代，应用范围非常广泛，常用于刻画目标顾客和customer segment。此外，因子分析也是一种降维方法，通过数学模型将变量降为因子。重要的概念包括因子载荷和因子方差贡献。我们可以通过kmo检验来判断数据是否适合因子分析，一般来说，kmo值在0.8及以上时，数据可以通过因子分析来降维。从几何意义的角度来看，因子载荷矩阵可以将数据放在一个二维坐标系中，通过给x轴和y轴赋值，使得更多的点在这两个轴上更有意义。这就像图一中的点，形态各异，因此我们有数百种距离方法来分析这些点。例如，第一排的两个圈有点像瑞士卷儿，所以不能用k-means，而是需要另一种距离方法。数学的世界真是神奇，甚至可以把这些点投影到一条线上，然后通过这些点在这条线的左右位置来进行分析。最后，老师还介绍了对应分析，主要用于变量分类值较多的情况。首先编制两份类型变量的交叉列联表，然后进行对应分析。今天的学习让我对SPSS有了更深入的了解，也让我感受到了数学的魅力。每一种方法都有其独特的用途和价值，等待着我们去探索和发现。𐟒က

重庆发现新恐龙物种：长生黔江龙 𐟌🠩‡庆市地质矿产勘查开发局208地质队、重庆市黔江区规划和自然资源局、云南大学以及国家自然博物馆的科学家们，共同发现并命名了一种新的鸭嘴龙超科恐龙——长生黔江龙。这个新物种的名字来源于化石标本的发现地重庆黔江区，以及首次报道黔江白垩纪恐龙化石的古生物学家王长生。 𐟦• 长生黔江龙是重庆地区首个被正式命名的鸟脚类恐龙，也是在中国西南地区发现的首个鸭嘴龙类恐龙。这一发现为东亚晚白垩世恐龙动物群之间的交流提供了新的证据。 𐟔 科研团队对长生黔江龙进行了详细研究，发现它展示了一系列非鸭嘴龙科鸭嘴龙超科的典型特征。此外，该类群的化石材料还具有一些常见于鸭嘴龙科却很少发现于早期分支鸭嘴龙类的“进步”特征。实验分析表明，长生黔江龙是一类晚期分支的非鸭嘴龙科鸭嘴龙超科恐龙。 𐟓… 长生黔江龙的发现为评估正阳组顶部时代范围提供了全新的视角。研究人员建立的系统发育框架发现了8个与长生黔江龙亲缘关系较密切的非鸭嘴龙科鸭嘴龙超科恐龙，它们构成了一个横跨晚白垩世晚期的时代组合。 𐟌 科研团队还应用层次聚类分析，发现所有同正阳组密切相关的岩组及其恐龙化石组合均被限定在晚白垩世晚期。这一研究证实了晚白垩世晚期中国南方和蒙古南部之间的生物地理学联系和恐龙动物群交流，并且同系统发育分析得出的黔江龙和近鸭嘴龙之间的姐妹群关系吻合。 𐟌🠢€œ长生黔江龙的发现和整合研究，有助于理解非鸭嘴龙科鸭嘴龙类恐龙在骨骼形态学、系统发育学和古生物地理学方面的进化史，对限定上白垩统正阳组的具体时代范围意义重大。”该论文第一作者、重庆市地质矿产勘查开发局208地质队研究员代辉说。

机器学习软件 𐟓Š 生物医学研究中的机器学习与深度学习算法 𐟓Š 在生物医学研究中，机器学习和深度学习算法发挥着至关重要的作用。它们帮助科学家从复杂的数据集中提取有价值的信息，从而推动医疗技术的进步。以下是这些算法的具体应用和分类：监督学习 𐟎œ𚥙襭椹：支持向量机（SVM）：用于癌症与健康分类（基因表达）。 K近邻（KNN）：用于多分类组织分类（基因表达）。回归分析（Regression）：用于全基因组关联分析（SNP）。随机森林（Random Forest）：用于基于路径的分类（基因表达，SNP）。深度学习：卷积神经网络（CNN）：用于蛋白质二级结构预测（氨基酸序列）。循环神经网络（RNN）：用于序列相似性预测（核苷酸序列）。无监督学习 𐟌 聚类分析（Clustering）：层次聚类（Hierarchical）：用于蛋白质家族聚类（氨基酸序列）。 K均值聚类（K-means）：用于按染色体聚类基因（基因表达）。降维技术（Dimensionality Reduction）：主成分分析（PCA）：用于异常值分类（基因表达）。 t-分布随机邻域嵌入（tSNE）：用于数据可视化（单细胞RNA测序）。非负矩阵分解（NMF）：用于聚类基因表达谱（基因表达）。这些算法在生物医学研究中扮演着关键角色，帮助科学家从复杂数据集中提取有价值的信息，推动医疗技术的进步。

100种人文社科研究方法全解析（表格版） 𐟓Š 数据与材料分析类方法：主成分分析法 (PCA) 扎根理论聚束分析法编码分析层次分析法 (AHP) 话语分析直觉模糊层次分析法聚类分析法事件数据分析法整体网分析法生存分析法 Meta分析法倾向值匹配分析法 (PSM) DEA-Malmquist方法体验抽样方法 (ESM) 空间计量方法事件史分析法 (EHA) 𐟓š 文本与文献分析类方法：内容分析法文献计量法引用内容分析法引文分析法文本分析法链接分析法共词分析法共现分析法框架分析元分析方法文本分类法元人种志（民族志）方法语义分析方法文本细读文本情感分析互文性分析方法知识图谱分析方法文本挖掘话语历史分析法 (DHA) 𐟔 混合研究方法：量化质化混合学科范式混合混合研究方法聚敛式设计解释性序列设计探索性序列设计政治经济学方法 Q方法 (Q Methodology) 历史社会学方法计量经济史方法实验哲学法 𐟒𛠧𝑧𛜤𘎨œ𚦖𙦳•：社会网络分析 (SNA) 文本挖掘认知网络分析法 (ENA) 社会模拟计算仿真社会数据计算地理空间分析 BP神经网络法通过这些方法，人文社科研究者可以更深入地探索各种社会现象和问题，提供更丰富的研究成果。

SPSS问卷分析全攻略：从描述到聚类 𐟔1. 描述性统计描述性统计是探索数据集特征和趋势的基础方法。通过频数分析、描述性统计和正态检验来了解数据的集中趋势和离散趋势。 𐟔2. 信效度分析信效度分析是评估测量工具可靠性和有效性的关键步骤。通过Cronbach's alpha系数和KMO检验来确保数据的可靠性。 𐟔3. 因子分析因子分析在信效度分析之后进行，旨在识别影响特定变量的关键因素。例如，如果设置了五个维度，因子分析可能揭示出三个主要因素。 𐟔4. 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关联强度。通过计算相关系数（范围从-1到1），可以判断变量之间是正相关还是负相关。 𐟔5. 回归分析回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的常用方法。线性回归要求因变量服从正态分布，而自变量与因变量之间是线性关系。Logistic回归则适用于因变量为离散的情况。 𐟔6. 方差分析方差分析用于研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。通过检验不同组或类别之间的差异，可以了解不同条件下的数据变化。 𐟔7. 聚类分析聚类分析是根据数据对象的相似性进行分组的方法。SPSS提供了多种聚类分析方法，如K-means聚类和层次聚类，以帮助更好地理解数据的结构和特征。 𐟔8. 信度与效度重测信度与效度重测是评估测量工具质量和可靠性的重要步骤。通过重复测量和数据分析，可以验证测量工具的稳定性和有效性。

𐟧 SPSS分析的三大用途揭秘！ 𐟔 SPSS多元统计分析，你听说过吗？它可是数据分析的利器哦！在多个变量间建立关系模型，让你轻松洞察数据背后的秘密。 𐟒ᠥ›ž归分析，探究变量间的因果关系。通过建立回归模型，预测因变量的变化，为决策提供科学依据。线性回归、逻辑回归等多种方法任你选！ 𐟔젥› 子分析，简化复杂数据。通过降维处理，提取少数潜在公共因子，揭示变量的内在结构和关系。主成分分析、最大似然法等技巧，让你轻松把握数据核心。 𐟎‰ 聚类分析，发现数据的潜在模式。将相似对象归为一类，不同对象归为不同类，揭示数据的内在结构和特征。K-means聚类、层次聚类等方法，让你的数据分类更有意义！ ✨ SPSS多元统计分析，三大用途助你成为数据分析高手！合理使用这些方法，深入了解数据本质和规律，为科学研究和实际应用提供强大支持！

聚类树形图：数据可视化的新维度 𐟌𓊥œ襸‚场营销的世界里，数据可视化工具就像是我们的“魔法棒”，而今天我们要探讨的是一种特别的数据可视化形式——聚类树形图。𐟓ˆ 𐟌𓠨š类树形图：数据的“家族树” 𐟌𓊨š类树形图是一种以树形结构呈现数据聚类关系的可视化方式。在树形图中，相似的数据点会聚集在一起，形成分支，而不相似的数据点则在树的不同分支上分开。树的高度则代表了数据点之间的距离。 𐟌🠨š类树形图的特点 𐟌🊱️⃣ 分层结构：清晰地展示数据的层次结构，让用户一目了然。 2️⃣ 连接分支：通过分支连接展示数据点之间的相似度或距离。 3️⃣ 直观表示：提供直观的视觉方式来理解数据的聚类关系。 𐟎š类树形图的用途 𐟎️⃣ 数据聚类：将相似的数据点聚集在一起，形成可视化的聚类结构。 2️⃣ 层次分析：展示数据的层次结构，帮助分析数据点之间的相似度。 3️⃣ 类别识别：辅助识别和理解不同的类别或群体。 𐟌 市场营销中的使用场景 𐟌 1️⃣ 顾客分群：根据顾客的购买行为和偏好等因素，将顾客分为不同的群体。 2️⃣ 产品定位：了解产品在市场中的定位，找到相似的竞品或产品。 3️⃣ 市场细分：将市场细分为不同的目标群体，优化营销策略。 𐟛 制作聚类树形图的工具 𐟛 1️⃣ R语言：使用R中的heatmap等包可以制作聚类树形图。 2️⃣ Python：借助scipy、seaborn等库可以进行树形图的可视化。 3️⃣ Tableau：Tableau等数据可视化工具提供了创建聚类树形图的功能。掌握这个简单却强大的工具，你将成为市场营销领域的超级英雄，赢得竞争，赢得掌声！𐟒갟š€

𐟓ŠSPSS分析全攻略𐟌Ÿ 𐟔想要掌握SPSS分析？这里有一份全攻略等你来拿！ 1️⃣ 描述统计𐟓ˆ 了解数据集的特征和趋势，通过频数分析、描述性统计和正态检验，轻松把握数据整体情况。 2️⃣ 信效度统计𐟓Š 针对量表数据，检验数据的可信度和有效性。关注alpha和kmo值，确保数据质量。 3️⃣ 因子分析𐟔슥œ褿ᦕˆ度检测后，进行因子分析。通过因子分析，揭示影响特定变量的关键因素。 4️⃣ 相关分析𐟓‰ 探究两个或多个变量间的关系强度，正相关还是负相关，一目了然。相关系数范围从-1到1，解读变量间的线性关系。 5️⃣ 回归分析𐟓ˆ 研究自变量和因变量之间的关系。线性回归要求因变量正态分布，自变量与因变量线性相关。Logistic回归则对因变量无要求，适用于离散因变量。 6️⃣ 方差检验𐟔 探索分类自变量对连续因变量的影响。通过方差分析，检验不同组或类别间的显著差异。 7️⃣ 聚类分析𐟌 将数据对象按照相似性分组，K-means聚类、层次聚类等方法任你选。聚类分析帮你理解数据的结构和特征。 8️⃣ 信度与效度分析𐟓 评估测量工具的可靠性和有效性。Cronbach's alpha系数、KMO检验等指标，助你全面了解测量工具的质量。

计算机视觉学习路线：从基础到进阶如果你对计算机视觉感兴趣，那么这条学习路线可能会对你有所帮助。计算机视觉是一个结合了计算机科学、数学和工程知识的交叉学科领域。以下是一个系统化的学习路线，涵盖了从基础知识到深入研究的主要内容。基础准备 𐟓š 数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量（ENGR108）。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题等。编程基础 Python 或 C++：熟悉编程语言及相关的计算视觉库，如OpenCV、NumPy等。计算机视觉基础知识 𐟖寸图像处理图像的基本操作：读写图像、颜色空间转换。图像的基本处理技术：平滑、锐化、边缘检测（Sobel、Canny）。图像变换：傅里叶变换、直方图均衡化。特征提取关键点检测：Harris角点检测、SIFT、SURF。描述子提取：ORB、BRIEF。图像配准和全景拼接图像配准技术：特征匹配、单应性矩阵。全景图像拼接：使用RANSAC进行稳健匹配。经典计算机视觉算法 𐟧 机器学习基础回归模型：线性回归和逻辑回归。分类模型：K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）。聚类算法：K-means、层次聚类等。传统CV模型主成分分析（PCA）：数据降维。图像分割：K-means、GrabCut、Watershed算法。特征提取方法：SIFT、SURF、HOG、LBP算法。深度学习基础 𐟌 神经网络基础多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架 TensorFlow或 PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。希望这条学习路线能帮助你更好地理解计算机视觉，并在这个领域取得成功！如果你觉得有用，记得点赞和关注哦~

大学生数学建模必备的10大算法和5大模型在数学建模竞赛中，以下十大算法和五大模型基本上涵盖了建模过程中遇到的所有问题。快来看看吧！✨ 十大算法蒙特卡罗算法 𐟎𒊦•𐦍Ÿ合、参数估计、插值等数据处理算法 𐟓Š 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 𐟓ˆ 图论算法 𐟓Š 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 𐟒𛊦œ€优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法 𐟧 网格算法和穷举法 𐟧銤𘀤𚛨🞧𛭧滦•㥌–方法 𐟌 数值分析算法 𐟔⊥›𞨱ᥤ„理算法 𐟓𘊤𚔥䧦补ž‹ 预测模型 𐟓ˆ 神经网络预测模型灰色预测模型拟合插值预测（线性回归）时间序列模型马尔科夫模型支持向量机模型 Logistic模型组合预测模型微分方程预测评价模型 𐟓Š 模糊综合评价法层次分析法聚类分析法主成分分析评价法灰色综合评价法人工神经网络评价法 BP神经网络综合评价法优化模型 𐟚€ 规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）排队论模型神经网络模型现代优化算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索、粒子群算法）图论模型组合优化模型分类模型 𐟓Š 决策树逻辑回归随机森林朴素贝叶斯统计分析模型 𐟓ˆ 均值T检验方差分析协方差分析分布检验相关分析卡方检验秩和检验回归分析 Logistic回归聚类分析判别分析关联分析

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