股票聚类分析意义 聚类分析的作用

大家好，关于股票聚类分析意义很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于聚类分析的作用的知识，希望对各位有所帮助！

一、聚类分析的目的

聚类分析就是把一组数据按照差异性和相似性分为几个类别，使得同类的数据相似性尽量大，不同类的数据相似性尽可能小，跨类的数据关联性尽可能低。聚类分析常用于客户细分、文本归类、结构分组、行为跟踪等问题。与分类方法不同，聚类要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系，因此是一种无监督学习。常用的聚类方法包括基于划分的方法(例如k-均值算法)、基于分层的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。

二、聚类分析方法有什么好处

1、聚类分析也称群分析或点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法，是一种新兴的多元统计方法，是当代分类学与多元分析的结合。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。

2、（2）、聚类分析主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析。

3、（3）、不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解。

4、（4）、聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。

5、（5）、研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。

6、（6）、异常值和特殊的变量对聚类有较大影响，当分类变量的测量尺度不一致时，需要事先做标准化处理。

7、在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种：

8、经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间。距离是事物之间差异性的测度，差异性越大，则相似性越小，所以距离是系统聚类分析的依据和基础。

9、（1）、对数据进行变换处理；（不是必须的，当数量级相差很大或指标变量具有不同单位时是必要的）

10、（2）、构造n个类，每个类只包含一个样本；?

11、（3）、计算n个样本两两间的距离；?

12、（4）、合并距离最近的两类为一新类；

13、（5）、计算新类与当前各类的距离，若类的个数等于1，转到6；否则回4；?

14、（7）、决定类的个数，从而得出分类结果。

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16、大数据文本聚类能够对大数据文档进行自动梳理，归纳热点趋势，把内容相近的信息归为一类，按照热度进行排名，并自动为该类生成标题和主题词。适用于自动生成热点排行、热门事件识别、热点趋势发现等诸多应用。

三、聚类分析的意义是什么

1、聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。

2、目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。

四、为什么要聚类

1、聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法,由实验测试得到的数据是原始数据,原始数据是没有进行分类的、无规律的、错综复杂的变量,要使得这些数据能够反映出一定的规律性或特殊的分类性,需要对数据或变量进行聚类分析,以使数据或变量呈现一定的分门别类的特征.

2、聚类分析的一般做法是：先确定聚类统计量,然后利用统计量对样品或者变量进行聚类,对n个样品进行聚类的方法称为Q型聚类,常用的统计量称为“距离”；对m个变量进行聚类的方法称为R型聚类,常用个统计量称为“相似系数”.

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