kmeans r软件 r kmeans
kmeans算法用Python怎么实现
min_y=p,sin:passFLOAT_MAX=1e100classPoint;points是数据点，nclusters是给定的簇类数目""2))print(＂\!=p.group:changed+=1p.group=min_i#stopwhen99.xcluster_centers[p.group];2，长度为len(points)，保存每个点离最近的中心点的距离foriinxrange(1,len(cluster_centers)):#i=1len(c_c)-1sum=0forj,pinenumerate(points),nclusters是给定的簇类数目cluster_centers包含初始化的nclusters个中心点.group#findclosestcentroidofeachPointPtrchanged=0#记录所属簇发生变化的数据点的个数forpinpoints,self.y,self.group=x;n0setgray%g%gs",group=0):self.group=0forpinpoints:__slots__=[＂x".0;".y=r*sin(ang)returnpointsdefnearest_cluster_center(point,groupdefgenerate_points(npoints.group].x+=p.x-cx)*scale+W/.0\,cosfromcollectionsimportnamedtuplefromrandomimportrandom,choicefromcopyimportcopytry:importpsycopsyco.g,0;"defkpp(points,cluster_centers);2cy=(max_y+min_y)/,(cc;"deflloyd(points,nclusters).y+=p.yforccincluster_centers：#生成新的中心点cc.x=0cc.full()exceptImportError;n%%%%BoundingBox:-5-5%d%d＂%(W+10，初始化中心点，均为（0.x:d[j]=nearest_cluster_center(p;=cc;%(colors[i].y;2))print＂"points是数据点.b))forpinpoints:cluster_centers[p;%((p.x-cx)*scale+W/2,(p;n＂+".yscale=min(W/(max_x-min_x),H/(max_y-min_y))cx=(max_x+min_x)/".25subexch,0:r=random()*radiusang=random()*2*pip;/c{;m{rmoveto}def\.y/,diinenumerate(d):sum-=diifsum>0:continuecluster_centers[i]=copy(points[j])breakforpinpoints:p.group=nearest_cluster_center(p:#groupelementforcentroidsareusedascountersforccincluster_centers:cc:d=sqr_distance_2D(cc,point)ifmin_dist>d:min_dist=dmin_index=ireturn(min_index,min_dist)""]def__init__(self,colors[i];,＂y".50360arcfill}def\n":points=[Point()for_inxrange(npoints)]#note:thisisnotauniform2-ddistributionforpinpoints，开始都是对象->（0.y-b.0.group].group+=1#与该种子点在同一簇的数据点的个数cluster_centers[p,0）""!=i:continueprint(＂%.3f%.3fc＂,＂group",ccinenumerate(cluster_centers):print(＂%g%g%gsetrgbcolor":cluster_centers[0]=copy(choice(points)）#随机选取第一个中心点d=[0.0for_inxrange(len(points)）]#列表；gsave1setgrayfillgrestoregsave3setlinewidth＂+":ifp,cluster_centers)[0]"defsqr_distance_2D(a,b);%((cc,cluster_centers):＂＂＂Distanceandindexoftheclosestclustercenter":min_x=p.group.x/.groupcc;%%!PS-Adobe-3.y=0cc,x=0,colors[i],radius),y=0:cluster_centers=[Point()for_inxrange(nclusters)]#根据指定的中心点个数.x;)fori;1setgraystrokegrestore0setgraystroke}def",H+10)print(＂/.9%ofpointsaregoodifchangedp;2print".y-cy)*scale+H/,y;s{moveto-20m22l2-2l-2-2lclosepath＂+".y)**2min_index=point.groupmin_dist=FLOAT_MAXfori,ccinenumerate(cluster_centers).x=r*cos(ang)p;""l{rlineto}def/.25subexch,cluster_centers[:i])[1]#第j个数据点p与各个中心点距离的最小值sum+=d[j]sum*=random()forj:return(a.x-b.x)**2+(a,0)#callk++initkpp(points,cluster_centers)#选择初始种子点#下面是kmeanslenpts10=len(points)>>10changed=0whileTrue.xifmax_yp;+＂/=cc:min_i=nearest_cluster_center(p,cluster_centers)[0]ifmin_i;\n%%%%EOF＂defmain():npoints=30000k=7##clusterspoints=generate_points(npoints,10)cluster_centers=lloyd(points,k)print_eps(points,cluster_centers)main().r.y-cy)*scale+H/frommathimportpi 展开
怎么使用SPSS软件
当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后，我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理，在此，我们以spss为处理软件，来简要说明一下问卷的处理过程，它的过程大致可分为四个过程：定义变量、数据录入、统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理：第一步：定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签，只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项：name（变量名）、type（变量类型）、width（变量值的宽度）、decimals（小数位） 、label（变量标签） 、Values（定义具体变量值的标签）、Missing（定义变量缺失值）、Colomns（定义显示列宽）、Align（定义显示对齐方式）、Measure（定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类）.我们知道在spss中，我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量，这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应，每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明，可假设此题为：1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段（ ）？ A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下： name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置，答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D，所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4,decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。
Values用于定义具体变量值的标签，单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框，在第一个文本框里输入1，第二个输入20—29，然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置，即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59;Missing，用于定义变量缺失值， 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框， 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值，所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽，可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式，有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置，下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置：诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题，设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.2.多选题的变量设置：这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法，在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量，然后将每一个选项拆分为两个选项项，即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例：请问您通常获取新闻的方式有哪些（ ）1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量，假如此题为问卷第三题，那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5，然后每一个选项有两个选项选中和不选中，只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
到此，我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先，我们要回到数据录入窗口，这很简单，只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.第二步：数据录入Spss数据录入有很多方式，大致有一下几种：1.读取SPSS格式的数据2.读取Excel等格式的数据3.读取文本数据（Fixed和Delimiter）4.读取数据库格式数据（分如下两步）（1）配置ODBC (2)在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单，只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了，只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1. 在数据录入窗口，我们可以看到有一个表格，这个表格中的每一行代表一份问卷，我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中，我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名，这其实是我们在第一步定义变量中，我们为问卷的每一个问题取的变量名，即1代表第一题，2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题，如果问卷上勾选了A答案，我们在1下面输入1就行了（不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的）.3.我们知道一行代表一份问卷，所以有几分问卷，就要有几行的数据.在数据录入完成后，我们要做的就是我们的关键部分，即问卷的统计分析了，因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步：统计分析有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，...
R语言哪些包可用来做聚类分析
library(flexclust)数据nutrient可以用来做聚类分析library(NbClust)函数NbClust（)选择层次聚类分析聚类的个数library(rattle)数据wine可以做K均值分析library(stats)函数kmeans（)进行K均值聚类分析library(cluster)函数pam（)进行中心点的划分聚类分析，数据可用用wine...
统计建模与R软件怎么看有没有通过F检验
距离的具体计算方法还根据参与距离的变量类型从以下三种对话框选择其一。
② Z scores 把数值标准化到Z分数。
③ Range -1to l把数值标准化到-1到+l范围内，适用于R型聚类，即变量绝对值的第p次幂之和的第r次根，p与r由用户指定。
该方法对正在被标准化的变量或观测量的值除以这些值的标准差，如果标准差为0，则这些值保持不变。
指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“Variable[s]，对正在被标准化的变量或观测量的值除以这些值的均值。
如果均值是0：输出的是每个案例之间的欧氏距离平方表（Q型聚类）。
Cluster membership决定聚合的群数，对于不合适的初始聚类可以进行反复调整，但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感，在“Methd”对话框右下角的标有“Transform Mearure”的框中选择。
如果不使用系统默认值；要进行观测量聚类指定“Cases”，且聚类过程是单方向的，一旦某个样本进入某一类，就不可能从该类出来，再归入其他的类；迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小，即变量绝对值的第p次幂之和的平方根：距离是一个绝对幂的度量：”表中列出可以选择的聚类方法： Between-groups linkage组内连接Within-groups linkage组内连接Nearest neighbor最近邻法Furthest neighbor最远邻法Centroid clustering重心聚类法Median clustering中位数法Ward"s method Ward最小方差法。
（后三种聚类方法应与欧氏距离平方法一起使用） 几种方法的具体情况见下面的英文文档（2）对距离的测度方法选择 在Method中指定的是用哪两点间的距离的大小决定是否合并两类：City-Block或Manhattan距离，即两观察单位间的距离为其值差的绝对值和，适用于Q型聚类； Minkowski。
1.确定聚类方法在主对话框中，没有必要。
可以使用下面一个选择项限定显示的范围。
① Absolute Values 把距离值标准化。
当数值符号表示相关方向，且只对负相关关系感兴趣时使用此方法进行变换。
② Change sign 把相似性值变为不相似性值，或相反。
用求反的方法使距离顺序颠倒。
③ Rescale to 0-- 1 range 通过首先去掉最小值然后除以范围的方法使距离标准化： ① None 不进行标准化，是系统默认值：Euclidean距离平方； Chebychev:Chebychev距离，即两观察单位间的距离为其任意变量的最大绝对差值，该技术用于Q型聚类； Block，对正在被标准化的变量或观测量的值剪去最小值。
Specified range of clusters 指定显示的聚类范围。
当选择此项时，该项下面的选择框加亮，表示等待输入显示范围。
在Start后的矩形框中输入要求显示聚类过程的起始步数，在Stop后的矩形框中输入显示中止于哪一步，把显示的两步之间的增量输入到By后面的矩形框中。
输入到矩形框中的数字必须是正整数。
例如，输入的结果是：Start: 3 Stop: 10 By:2 生成的冰柱图从第三步开始，显示第三、五、七、九步聚类的情况。
None：不生成冰柱图对于显示方向可以用Orientation下面的选择项确定： Vertical纵向显示的冰柱图。
（系统默认） HoriZontal显示水平的冰柱图。
4.生成新变量的选择：save 聚类分析的结果可以用新变量保存在工作数据文件中。
单击主对话框的“save”按钮，展开相应的对话框。
可以看出只能生成一个表明参与聚类的个体最终被分配到哪一类的新变量。
通过对话框可以选择是否建立新变量和建立的新变量含义。
None 不建立新变量。
Single solution：单一结果。
生成一个新变量表明每个个体聚类最后所属的类。
在该项后面的矩形框中指定类数。
如果指定5 clusters，则新变量的值为1-- 5。
Range of solutions：指定范围内的结果。
生成若干个新变量，表明聚为若干个类时，每个个体聚类后所属的类。
在该项后商的矩形框中指定显示范围，即把表示从第几类显示到第几类的数字分别输入到From后面的矩形框和through后面的矩形框中。
例如输入结果是“From 4 through 6”，在聚类结束后在数据窗中原变量后面增加了3个新变量分别表明分为4类时、分为5类时和分为6类时的聚类结果。
即聚为4、5、6类时各观测量分别属于哪一类。
新变量选择完成后按“Continue”按钮，返回到主对话框。
（二）迭代聚类 Analyze--> C1assify--> K-Means Cluster “Methed”框，给出两个可选择的聚类方法： 1)Iterate and classify 选择初始类中心，在迭代过程中使用k-Means算法不断更换类中心，把观测量分派到与之最近的以类中心为标志的类中去； 2)Classify only 只使用初始类中心对观测量进行分类。
Number of clusters输入通过层次聚类或其他方式得出的聚类的合适的层数。
“Cluster Centers” 对话框有两项： 1）选择Read initial from 要求使用指定数据文件中的观测量作为初始类中心。
选择此项单击鼠标键后，再按其后的“Flle”按钮，显示选择文件的对话框，指定文件所在位置（路径）和文件名。
按“OK”按钮返回。
在“Center”选择框中的“fi1e”按钮后面显示文件全名（包括路径）。
2）选择Write final as 要求把聚类结果中的各类中心数据保存到指定的文件中。
操作方法与上相似。
save对话框中有两项： 1）选择Cluster ...
到美国读教育学,要用SPSS软件吗
百度，有案例，下软件自己琢磨下如果真要花时间学，不如去学stats, sas,spss我是不建议，可操作性太小，市场也不好--------------学习spss的心得体会篇一：SPSS学习报告总结心得应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。
一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。
老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。
结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。
最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。
具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。
这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。
这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。
所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。
由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。
结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。
不过现在弄懂了。
这部分很有用的是T检验。
T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。
T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。
其中，单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。
这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。
然后是方差分析。
方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。
方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。
这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。
其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。
宜用Bonferroni(LSD)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法；其他情况宜用Scheffe法。
最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，Post Hoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。
LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。
主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。
双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。
当数据文件包括多个变量时，直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。
距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，...
r聚类分析的支持多少种距离计算方法
聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。
一、层次聚类层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。
可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离 （euclidean）、马氏距离（manhattan）、 两项距离（binary）、明氏距离（minkowski）。
还包括相关系数和夹角余弦。
层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。
这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。
在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。
下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。
首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。
然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。
data=iris[,-5]dist.e=dist(data,method="euclidean")heatmap(as.matrix(dist.e),labRow = F, labCol = F)X然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中，其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离差平方和法。
使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。
如果我们希望将类别设为3类，可以使用cutree函数提取每个样本所属的类别。
model1=hclust(dist.e,method="ward")result=cutree(model1,k=3) 为了显示聚类的效果，我们可以结合多维标度和聚类的结果。
先将数据用MDS进行降维，然后以不同的的形状表示原本的分类，用不同的颜色来表示聚类的结果。
可以看到setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。
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