QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 1670|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

算法大全第29章_多元分析

[复制链接]
字体大小: 正常 放大
普大帝        

1208

主题

34

听众

5万

积分

  • TA的每日心情
    奋斗
    2025-12-21 09:15
  • 签到天数: 626 天

    [LV.9]以坛为家II

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2022-8-20 10:53 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    你好!我是陪你一起进阶人生的普大帝!愿你成才!祝你成长!
    * S$ ^8 c1 E( L8 F' t& B  W为大家更新一些算法类的辅助资料,大家在想学习时,或者比赛急需时就可以按照对应的名字找到对应的算法,加以应用了。大家按照下图所示箭头处点击主题,就可以查看到其他算法类内容了,或者搜索框内输入算法大全,也可以搜索到对应的贴子,本篇为第29篇。
    : \" @. J; g* g3 S1 o) {9 s0 Z- o' Q) j: T* O6 h7 i
    多元分析

    5 t# [4 C4 R, Q* T; f, U多元分析(multivariate analyses)是多变量的统计分析方法,是数理统计中应用广泛的一个重要分支,其内容庞杂,视角独特,方法多样,深受工程技术人员的青睐和广泛使用,并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性,不能简单地把每个变量的结果进行汇总,这是多变量统计分析的基本出发点。
    9 a0 N, H; q8 f9 n( Q/ a6 }; V* p§1 聚类分析# C6 _) R! w+ D
    将认识对象进行分类是人类认识世界的一种重要方法,比如有关世界的时间进程的研究,就形成了历史学,也有关世界空间地域的研究,则形成了地理学。又如在生物学中,为了研究生物的演变,需要对生物进行分类,生物学家根据各种生物的特征,将它们归属于不同的界、门、纲、目、科、属、种之中。事实上,分门别类地对事物进行研究,要远比在一个混杂多变的集合中更清晰、明了和细致,这是因为同一类事物会具有更多的近似特性。在企业的经营管理中,为了确定其目标市场,首先要进行市场细分。因为无论一个企业多么庞大和成功,它也无法满足整个市场的各种需求。而市场细分,可以帮助企业找到适合自己特色,并使企业具有竞争力的分市场,将其作为自己的重点开发目标。
    # ?4 w1 X* P9 [' x8 l9 o通常,人们可以凭经验和专业知识来实现分类。而聚类分析(cluster analyses)作为一种定量方法,将从数据分析的角度,给出一个更准确、细致的分类工具。
    4 B# O; x+ t% Q2 t8 Y8 H1.1 相似性度量7 f5 f# G3 H( @5 u
    1.1.1 样本的相似性度量! P+ l) `& A  s1 s% P
    要用数量化的方法对事物进行分类,就必须用数量化的方法描述事物之间的相似程度。一个事物常常需要用多个变量来刻画。如果对于一群有待分类的样本点需用 p 个变量描述,则每个样本点可以看成是pR 空间中的一个点。因此,很自然地想到可以用
    : n' J5 i. r' o8 z距离来度量样本点间的相似程度。1 M  p4 r* T3 @" q7 ^2 G! X2 _  y
    ; }' B. l3 B' L
    7.png 8.png 9.png 10.png
    0 }& P( B5 p/ O+ Z6 N& t
    ' R  f* F! o5 k7 Y1 c

    算法大全第29章_多元分析.pdf

    575.8 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

    售价: 2 点体力  [记录]  [购买]

    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2026-4-14 04:56 , Processed in 0.429180 second(s), 56 queries .

    回顶部