当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第十八章 聚类分析 > 第一节 聚类分析-概论 > Video
同学们好
我是中南大学
湘雅公共卫生学院
王乐三老师
今天我们来学习聚类分析
那么聚类分析
跟判别分析有什么区别呢
判别分析我们知道
是在已知分为
若干个类的前提下面获得判别模型
并用来判定观察对象的一个归属
那么聚类分析
它是将随机现象归类的
统计学方法
是在不知道应分多少类合适的情况下面
试图借助数理统计的方法
用已搜集到的资料
找出研究对象的适当归类方法
它们两者都是研究分类问题的
多元统计分析方法
那么聚类分析
已成为发掘海量基因信息的首选工具
聚类分析它有按照聚类对象的类型
我们把它进行一个分类
按照分析的目的的话可以分为两大类
那么例如我们测量了N个病例
那么这个病例在这里的话
我们把它叫做是一个样品
它的M个指标
M个指标
M个变量我们叫指标
那么所以的话我们可进行
指标聚类
那么又叫R型聚类
那么是将M个指标归类的方法
他的目的实际上
指标降维从而选择有代表性的指标
那么另外一类我们又把它叫做是一个样品聚类
也叫Q型聚类
那么是讲样品归类的方法
其目的是找出样品间的共性
那么无论是R型聚类或是Q型聚类的
关键是如何定义相似性
及如何把相似性数量化
所以聚类的第一步
需要给出两个指标
和两个样品皆相似性的度量
那么这个度量的话
我们是用相似系数
如何给它进行一个定义的
那么对于R型距离也就是说指标聚类
那么他的相似系数
我们
对于
计量资料的来讲的话
符合这么一个双边的正态分布的话
我们可以用简单的一个相关系数的
一个绝对值来定义变量间的一个相关系数
绝对值越大表明两变量间的相似程度越高
当然我们也可以考虑
对于这个不是满足这么一个ps相关系数的
我们可以用Spearman秩相关系数
来定义非正态变量Xi与Xj的一个相似系数
但如果变量均为定性的变量时候
我们可以用列联系数
来定义两个定性变量之间的显示系数
那么对于样品聚类也就是Q型聚类
那么它的常用相似系数的话
我们是把你的这个样品
看成是M维空间的N个点
所以我们用空间这么一个距离空间
用两点间的这么一个距离来定义相似系数
那么这里要注意
距离越小
表示两样之间的相似程度越高
那么距离有多种距离
我们书上给大家介绍了这么一些距离
一个叫欧式距离
这是欧式距离
那么这是绝对距离
那么这是Minkowski距离
这是Minkowski距离
Minkowski距离
当然这个之间他们有这么一个关系
那么绝对距离Q等于1时的Minkowski距离
Minkowski距离
那么Minkowski距离
的优点定义直观计算简单
缺点的话是没有考虑到变量间的相关关系
所以这个还引进了另外一个距离
这叫马氏距离
这是马氏距离的这么一个马氏距离的一个对应
那么我们可以看出
当S等于I的这个单位阵的时候
马氏距离就是欧式距离这么一个平方
所以这个主要是适用于这么一个定量的一个变量
那么对于定性变量和有序变量必须在数量化后才能够应用
那么聚类分析中的聚类的方法的话
根据分类样品或者变量的多少及特点
那么我们可以有这个系统的一个聚类
比方说列数比较少的时候
既可以对这个样品聚类也可以对
变量聚类
另外以动态样品聚类在这个列数比较多的时候
还有有序样品聚类
神经网络的聚类模糊聚类
还有对基因库做数据挖掘的一些特殊的一些聚类的分析方法
那么聚类的分析步骤的话
主要是包括这两步
第一个是计算描述样品或者变量间的相似系数的指标
就算他那么一个相似系数的一个指标
那么我们样品聚类
这个是前面介绍了我们用距离
那么指标聚类我们有相关系数
然后我们就选择恰当的聚类方法对样品进行一个归类
那么聚类的方法的时候
有时候我们也可以多种方法来进行一个
一个聚类进行一个比较
那么在应用聚类分析的时候
要注意的事项就是第一聚类分析方法
还常用于数据的探索性分析
到底分多类
我们不知道来进行一个探索
聚类分析的结果解释
以密切结合专业知识
要结合专业知识
同时尝试用多种聚类分方法分类
才能获得较理想的结论
第二点距离前应对
变量做预处理要剔除无效的一个变量
所以无效的变量的变量值变化很小
确实是过多的变量
一般需对变量做标准化变化或其他变化
以消除量纲
或和变异系数大的大幅波动的这么一个影响
第三点
较理想的样品分类结果应该是类间的差异大
类内的差异较小
分类后可以用单变量时候就应用方差分析
多变量时候运用多元方差分析来检验内间的差异
有统计学意义
好
今天的内容我们就介绍到这里
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
