python聚類分析中如何分析散亂點

聚類分析。先說二維空間。例如，壹個組織中有四種雇傭關系模式。X軸和Y軸分別代表企業對員工提供的激勵和企業對員工期望的貢獻。兩個坐標軸劃分了四種雇傭關系，兩個指標* * *可以反映壹個企業的員工-組織關系。但在實際操作中，大量調查結果匯總的散點圖會因為答案的差異而顯得有些散亂。這時候我們就可以對每個象限中每個維度上的被測指標進行評分，計算兩個維度得分的平均值，得到點M(xbar，ybar)。我們可以根據其他點離點M的幾何距離d，將問卷中得到的答案在壹個用戶自定義的L範圍內進行分類，將這個L範圍內的點歸為壹類。在其他情況下，比如更多維度，壹個研究問題需要用多個指標整體呈現，* * *都代表了研究問題的特征。我們可以使用Kmeans聚類來劃分數據。Kmeans的思想是將數據分成指定的k個聚類，每個聚類的中心點由每個聚類樣本的平均值計算得出。對於指定的k個聚類，聚類中的樣本越相似，聚類效果越好。他的想法與OLS非常相似，目的是最小化聚類中樣本偏差的平方和。關於最優K值的確定，隨著聚類數的增加，類內樣本量越來越少，類內偏差平方和越來越小。J的拐點，即簇內偏差平方和突然減小的點，是J對各子簇中心的導數為零的點，這就是最優K值。對於壹些我們可以從視覺上區分物種的情況，這裏我引用壹個關於鳶尾屬物種的數據。