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Cluster analysis

群集分析 集群分析 群聚分析 聚類分析

集群分析(Cluster analysis)通常是統計學家用來對資料做簡化的工作與分類,也就是把相似的觀測物歸於一群,但是究竟多相似才可以歸為同一類、相似的標準究為何?其方法眾說紛紜。而傳統的集群分析方法乃是架構在傳統的集合論下,將資料作二分法,亦即「屬於」或「不屬於」某個集合的方式來分群,這種方式容易造成原始資料訊息的喪失,使得出來的結果沒有訊息,造成分析出來的結果沒有意義。基於以上的理由,我們提出了模糊集群分析方法(Fuzzy cluster analysis),使用模糊的觀念來處理一些模糊資訊,並提出隸屬度取代傳統的二元邏輯觀念,來解決對於那些原始資料中具有模糊重疊與劃分不清的性質存在時,一個分類的準則與方法。1

集群分析是一種邏輯程序,探討如何將欲測對象分為類似的群體。其最主要目的,乃是利用客觀的計量方法,將事物根據某些屬性歸集在各個群體之中,使得在同一個集群內的事物都具有相同的特性(homogeneity),而在不同的集群之間卻有顯著的差異性。如果以幾何圖形來看。同一集群內的分子應聚集在一起,而不同集群的分子應該彼此遠離。2