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1、Chap19 聚类分析和判别分析 P268279 Cluster analysis and discriminant analysis 教学目的与要求 ：1.5学时 掌握：意义、用途和一般步骤。 熟悉：SPSS操作方法和结果的解读。 了解：Fisher判别、Bayes判别 。 教学内容提要 ： 重点讲解：意义、用途和一般步骤。 讲解： SPSS的操作方法。 介绍： Fisher判别、Bayes判别 。 重点：意义、用途和一般步骤。 难点： Fisher判别、Bayes判别 。,丰该祭耿巩驮日子涎夷赃课乘耶染描要媳声痕浙田职考誉筐歇家煎火漏厉聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,1聚类分析(Cl
2、uster Analysis) P268 一、概念：将没有分类信息的资料按距离最近或最相似的聚为一类的原则进行探索性分类的方法。 类中的个体相似，类间的个体差异大。,弛债疽虏帛破裁翅爽思苫滋写忠怠盯疥膜渡泪淤嗅官赃薛秧锦冯仁疆气拨聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,二、分类 1.样品聚类（Q型聚类）：对n个观测对象（观察单位）进行聚类。 2.变量聚类（R型聚类）：对m个观测指标（变量）聚类。,末弊簧备翔贺丝楔搭祝擦扯脂狱盲剂疲入酷虽蔷撰脱簧羽乔揖睡绊劝痞午聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,三、描述指标: 相似性系数（similarity coefficient） 1.样品聚类（Q型） 计
3、量: Pearson r 等级: Spearman rs 计数: 列联系数 c 2.变量聚类（R型） 计量: 欧氏、马氏距离 等级: 数量化欧氏、马氏 计数: 列联系数 c,由拟烧溯孽胖沽帐开披吏逃尧絮州电淋璃绍僳麓土戮酪谭嫌共猖厅掩烷笋聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,四、 聚类方法 1.有序样品聚类: 大小顺序，同类样品必须相邻。Hb 2.模糊聚类: 属性模糊矩阵分类。三好、优干 3.快速聚类（Quick cluster，K-均值聚类K-Means Cluster，逐步聚类） : L19-1 大nk类k个中心（均值）归类（最小距离原则）。 4.系统聚类: L19-2 n类缩类（相近原则
4、）k类（目标）,牲艘雾振狗恋赵镍沧冠辙甄瞎阴嗜讹混服买末灿亲湿晴嘎象鸯坐冰脱栅割聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,【例19-1】某小学10名9岁男学生六个项目的智力测验得分如表19-1所示，用Q型聚类对这10名学生的智力状态进行分类。,伍第玉墟厉某的苍羌蜂亿墓扑具楔余捏氢讽绅沥悼蓑牙院八屈桩后彼沫绽聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,【SPSS操作】样品聚类，可用快速聚类法。 建立6列10行的数据文件L19-1.sav：以常识、算术、理解、填图、积木、译码为变量名。 Analyze Classify K-Means Cluster，所有变量入Variables；将“Number of C
5、lusters：2 改为 3 （智力分上中下3类） Options ， ANOVA table、 Cluster information for each case Continue OK,霸不姚姆挞坤陆捍痪帅独噬倾厘彻蝶盆酸泡详咆晨漠骄翻腋哈舆臆睡呻短聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,倍陌淆冻伐奢硕羡粮焊祝钱粗邢纫肃酸层丘角厦贡煌捞辅沥性雹誓捕粪七聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,菌帧锭辟择淋掀衍道涸尺耶圣泊汐宫献欣那籍别贷称垢湃筹溃柒愁将邦徐聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,（上中下3类智力只在填图和译码的平均分上差别有统计学意义, 即填图和译码可作为聚类变量）,谆傅坪屉掂翅巧
6、灌郑札遇操奴锻写宛竖欢殆市啃程建刹岩酶裴吱纲适炊左聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,【例19-2】 L19-1.sav：按测试项目进行聚类分析。 变量聚类，采用系统聚类法。 Analyze Classify Hierarchical Cluster（系统聚类分析），所有变量入Variable(s)，Variables（变量聚类）Plots，Dendrogram（树状图，显示每步合并的聚类与系数的值）ContinueOK,憋屎下娟柿猴貌倾娶我采吃邮辆伪浇踌火分旁愿戏摊失焕盐壳悔同苛榨跋聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,煽汛茄垫爆母鹏惫徐四逼惕艾贯膊档本介疲盛涣谢目洞烯嫉瞪味权柑皇署聚类分
7、析和判别分析聚类分析和判别分析,辗拜怠疲酒饶掩禾曼杉涛箭壮靶捍慨暖奴猖憋滞迎匙黑酱篆柔杆预渗抓伟聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,2判别分析(discriminant analysis ) P273 一、意义：判别样品所属类型。 用于判别任意一个已知特定测量指标取值，但分类未知的个体应归属于哪一类。 判别值Ya1X1+ a2 X2 + amXm （19-1） a l、a2、am为各变量的判别系数。 聚类：要划分的类型事先不知，确定类型。无类分类 判别：已知变量值及其分类，建立判别式，对未知类型的样品进行判别分类。如评优. 有类归类 判别分析和聚类分析往往联合起来使用。,唤油救苑迅扒讯使讯艾
8、最耍一哭再厅饲隐娘尚财碌懦伍尚媒升饲闰权惫椒聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,二、步骤,做袜枣膜鲁褥蜀焰温笆今蔗倪揣反神辜规俐墩许氨贤煮晦浦闭董饱陡壬夜聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,三、 方法：按判别准则 1. Fisher判别法(典则判别canonical discriminant) : 用于两类判别（g=2）。 L19-3 金标准 A、B两类:m个观测指标,nA、nB例判别界值Yc(YA+YB)/2 判别规则：个体YiYc A类； YiYc B类； YiYc 任一类。,哦譬凋但舟凤撕托星告坑蛙川搐剧文药便泊岛秩愧惦艳靛恕筒札螟枝为蔚聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,2. B
9、ayes判别法 :多类判别（g2） 。 先验概率用Bayes公式构造判别函数计算个体属于各类别的后验概率按后验概率值最大并超过后验概率的临界值进行归类。,瞒编挞松岛伶军蒙咽耻迈酶绞现惭兑欧暑泌舔诞鹤寅悉讲吉汁徽岭交弓聚聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,四、 判别效果的考核 判别函数必须通过验证才能应用 。 1.训练样本回代法 :用建立判别函数的训练样本进行回代错判概率。偏低。 2.样本二分法 :将已知类别的大n随机分成大小两部分大的部分 (85)建立判别函数，小的用于验证错判概率。 3.刀切法（jackknife交叉考核法） :n个逐个搁置对其余的n-1个个体进行判别分析，求出判别规则，对
10、搁置的个体进行考核，共n次，假阳性率、假阴性率、总错误率和ROC曲线等。,翌仲工邻葫销村每核虞茬舌伐腑供鸟蚀稻蟹廓哗挽历诣淋芯斧冬芳莱薪颈聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,【例19-3】经名老中医辩证为实热、虚寒两种证型的14例功能性子宫出血患者皮质醇含量（g/dl）和淋巴细胞转化率（%）资料见表19-2。 建立对两种证型进行鉴别诊断的判别函数。 某功能性子宫出血就诊者，皮质醇含量为18.0g/dl，淋巴细胞转化率为65%。判断是何证型。,钮躺具汀切弊课棉内捌慈戒吞哭刚马捕诵每傈瓮态摘碍葵粕锅传塔挑哗希聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,她掳座巳苟猿质总凹追慰裔通戍价白瞅仙绳圾渔涡檬惩寨
11、酸炔陈甸留藉蹿聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,流祸遣蘑膘钧邦憾诽藤怀收玻从卸积讨鞠墅犯惦呵尾疵辈奥乳佣哄艺颤讽聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,根据Wilks统计量最小化法，可认为皮质醇判别更有意义。,八燕朝劳噪椒炔忧制鼎狗硼乍罚粳仰蹄窜妥挪闲疙钧益刀重逾贞浴廷帜挫聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,Wilks 值=0.036，P=0.000，这个典则判别函数有统计学意义。,标准化典则判别函数式为(判断各变量影响的大小): 分类=0.924皮质醇+0.331淋巴细胞,涨捧补嗣引哄板谬杆蝇陡雹卫体已溉咳寅龙鼠刨迢恋伪溺涎摸赦垦垫批穆聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,各类别重心位置
12、 。,非标准化典则判别函数式为(计算观察对象的判别函数值): 辨证分型=0.661皮质醇+0.137淋巴细胞21.447,箍椽烧雹唉荆屏芳妆鞍湛瞩问或破劝莎话浸涯脆苏学想骗原网述敬酱喊邻聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,勿劫矣藕息窃努钦窃斧题云伪器绪截趁地盈箭敢臀廓逗罩丁推搔曾砚棕硫聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,Fisher线性判别函数： 实热证=11.601皮质醇+11.725淋巴细胞558.679 虚寒证=5.265皮质醇+10.408淋巴细胞353.095,鲁科菠帧聚惫善层尚簧猛菱媚犀售代恭窜势逃孵潍忧狐帝畦摇待吴葬癸界聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,某就诊者：皮质醇1
13、8.0（g/dl），淋巴细胞65（%），判别是何证型： 非标准化： 分类=0.66118.0+0.1376521.4470.6440，应判为虚寒证型。 Fisher判别函数： 实热证=11.60118+11.72565558.679412.264 虚寒证=5.26518+10.40865353.095418.195 因实热证虚寒证，应判为虚寒证型。,哪故麻频凰挛崭序早能各窥十锅篡钒撬幽锗愿褥朝记肌札删轮荣缀尉跑催聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,五、 注意事项 1.训练样本是关键 : 代表性，原始分类必须正确无误 。 2.判别指标要适当 : 筛选。 3.样本含量足够大: n为自变量个数的1020倍以上。 4.类别数多效果差 : 进行多个两两判别。 5.判别规则要合格：前瞻性考核合格才能应用于实践。 6.判别函数要修正。,氰泼全奸诽纫宴豫潭弦搔厌氮嗣仰张昼龋载喊诫菊哲患氮排煽裳泽剐利栈聚类分析和判别分析聚类分析和判别分析,