第三章
聚類分析
、聚類分析的基本思想和功能是什麼？
聚類分析的核心思想是根據具體的指標(變數)對所研究的個體或者物件進行分類，使得同一類
中的物件之間的相似性比其他類的物件的相似性更強。
聚類分析不僅可以用來對樣品進行分類，
也可以用來對變數進行分類。對樣品的分類常稱為
q型聚類分析，對變數的分類常稱為
r型的聚類分析。
聚類分析的目的或功能就是把相似的研究物件歸成類，
即使類間物件的同質性最大化和類與類間
物件的異質性最大化。
、試述系統聚類法的原理和具體步驟
)系統聚類的基本思想是：距離相近的樣品(或變數)先聚成類，距離相遠的後聚成類，過
程一直進行下去，每個樣品(或變數)總能聚到合適的類中。
)系統聚類的具體步驟：假設總共有
n個樣品(或變數)
第一步：將每個樣品(或變數)獨自聚成一類，共有n類；
第二步：根據所確定的樣品(或變數)「距離」公式，把距離較近的兩個樣品(或變數)聚合為
一類，其他的樣品(或變數)仍各自聚為一類，共聚成
n-1類；
第三步：將「距離」最近的兩個類進一步聚成一類，共聚成
n-2類；。。。，以上步驟一直進行
下去，最後將所有的樣品(或變數)全聚成一類。
、試述k-
均值聚類的方法原理
這種聚類方法的思想是把每個樣品聚集到其最近形心(均值)類中。
首先隨機從資料集中選取
k個點作為初始聚類中心，
然後計算各個樣本到聚類中的距離，
把樣本歸到離它最近的那個聚類中心所在的類。
計算新形成的每乙個聚類的資料物件的平均值來得到新的聚
類中心，如果相鄰兩次的聚類中心沒有任何變化，說明樣本調整結束，聚類準則函式已經收斂。
第四章判別分析
、應用判別分析應該具備什麼樣的條件？
判別分析最基本的要求是：分組型別在兩組以上；每組案例的規模必須至少在乙個以上；解釋變
量必須是可測量的，才能夠計算其平均值和方差，使其能合理地應用於統計函式。
、試述貝葉斯判別法的思路
思想是：假定對研究的物件已有一定的認識，常用先驗概率分布來描述這種認識，然後我們取得
乙個樣本，用樣本來修正已有的認識(先驗概率分布)，得到後驗概率分布，各種統計推斷都通過後
驗概率分布來進行。將貝葉斯思想用於判別分析，就得到貝葉斯判別。
、試述費歇判別方法的思想。
費歇判別的思想是投影，將k組
p維資料投影到某乙個方向，使得它們的投影組和組之間盡可能
地分開。
、簡要敘述判別分析的步驟及流程。
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