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软件大小：3.00M
软件语言：中文
软件类型：国产软件
软件授权：免费
更新时间：2026-01-24
软件类别：杂类工具
应用平台：WinAll,WinXP

网友评分：1分

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聚类分析软件是一款主要用于物品聚类分析的工具。软件功能强大，可对物品的杂合度、信息含量进行计算分析，并支持以图文的形式显示分析结果，方便用户查看，更详尽的表达出分析结果的情况。

官方介绍

软件主要用于血型、蛋白质多态、品种聚类等方面的统计分析，可自动进行杂合度、多态信息含量、遗传距离以及聚类的计算，并可自动画出聚类图。

聚类分析介绍

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。

聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

聚类方法

1、层次聚类（Hierarchical Clustering）

合并法、分解法、树状图

2、非层次聚类

划分聚类、谱聚类

聚类方法特征：

聚类分析简单、直观。

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；

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；

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。

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。

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。

当然，聚类分析不能做的事情是：

自动发现和告诉你应该分成多少个类——属于非监督类分析方法

期望能很清楚的找到大致相等的类或细分市场是不现实的；

样本聚类，变量之间的关系需要研究者决定；

不会自动给出一个最佳聚类结果；

我这里提到的聚类分析主要是谱系聚类（hierarchical clustering）和快速聚类（K-means）、两阶段聚类（Two-Step）；

根据聚类变量得到的描述两个个体间（或变量间）的对应程度或联系紧密程度的度量。

可以用两种方式来测量：

1、采用描述个体对（变量对）之间的接近程度的指标，例如“距离”，“距离”越小的个体（变量）越具有相似性。

2、采用表示相似程度的指标，例如“相关系数”，“相关系数”越大的个体（变量）越具有相似性。

计算聚类——距离指标D(distance)的方法非常多：按照数据的不同性质，可选用不同的距离指标。欧氏距离(Euclidean distance)、欧氏距离的平方(Squared Euclidean distance)、曼哈顿距离(Block)、切比雪夫距离(Chebychev distance)、卡方距离(Chi-Square measure) 等；相似性也有不少，主要是皮尔逊相关系数了！

聚类变量的测量尺度不同，需要事先对变量标准化；

聚类变量中如果有些变量非常相关，意味着这个变量的权重会更大

欧式距离的平方是最常用的距离测量方法；

聚类算法要比距离测量方法对聚类结果影响更大；

标准化方法影响聚类模式：

变量标准化倾向产生基于数量的聚类；

样本标准化倾向产生基于模式的聚类；

一般聚类个数在4－6类，不易太多，或太少；

统计量

群重心

群中心

群间距离