《系统聚类分析》PPT课件

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1、系统聚类分析方法地理系统分类的意义和作用聚类要素的数据处理距离的计算直接聚类法最短距离聚类法最远距离聚类法系统聚类分析实例地理系统分析的意义和作用地理系统是一种多要素、多类型、多种区域组合在一起的、具有特殊结构与功能的综合体。因此对地理系统的研究很重要的一个问题就是要进行地理分区与分类。由于地理系统的复杂性，使地理学长期不能定量的、客观的、科学的分类。随着生产技术、数学、电子计算机和相邻科学定量分类法的发展，地理学的分类已从传统的、主要靠经验和定性的知识进行分类向应用数学的方法和电子计算机进行定量分类。

2、有人称这种分类法为聚类分析。聚类分析法是最新近发展起来的一门多元统计方法，它可以避免传统分类法的主观性和任意性的确定。聚类分析:根据地理变量（或指标或样品）的属性或特征的相似性、亲疏程度，用数学的方法把它们逐步地分型划类，最后得到一个能反映个体或站点之间、群体之间亲疏关系的分析系统。聚类分析法的特点：1、事先无需知道分类对象的分类结构，而只需要一批地理数据。2、选好分类统计量，并按一定的方法步骤进行计算3、最后自然的、客观的得出一张完整的分类系统图聚类分析是根据各变量的观测值予以分类的，它涉及到通过各种途

3、径和手段所得到的有意义的地理数据。由于要素的量纲、数量级和数量变化幅度的差异，如用原始数据进行聚类分析，就是将不同性质、不同量纲、不同数量变化幅度的数值都统计在一起，这样就可能突出某些数量级特别大的变量对分类的作用，而压低甚至排除了某些数量级很小的变量对分类的作用。为了有利于分析、对比和使分类清晰，常对原始地理数据进行适当和必要的处理和变换，使其在某种共同的、相对均匀化的数值范围内。一、聚类要素的数据处理当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先要对聚类要素进行数据处理。假设有m个聚类的对象，每一

4、个聚类对象都有n个要素构成。聚类对象要素在聚类分析中，常用的聚类要素的数据标准化处理方法如下：地理数据的对数变换在对地理数据进行标准化之前，应先对数据进行对数变换。设有n个地点、地区，每个地点又有m个指标，用Xij表示第i个地点或地区的第j个指标值。P131地点原始数据自然对数变换海拔高度年平均降水量最大冻土深≥8级大风日数海拔高度年平均降水量最大冻土深≥8级大风日数（1）（2）（3）（4）（1）（2）（3）（4）哈巴河532.6173.8150.061.86.2785.1585.0114.124阿勒泰

5、735.1191.5146.037.76.6005.2554.9843.630克拉玛依427.0114.4197.075.46.0574.7405.2834.323巴楚1116.541.661.07.67.0183.7284.1112.028莎车1231.242.593.011.07.1163.7504.5332.398于田1427.046.481.01.47.2633.8374.3940.336数据变换表②地理数据的标准化：标准差标准化、极差标准化标准差标准化，即把变换后的数据减去其均值，再除以其标准

6、差Sj（3.4.2）地点自然对数变换标准差标准化数据海拔高度年平均降水量最大冻土深≥8级大风日数海拔高度年平均降水量最大冻土深≥8级大风日数（1）（2）（3）（4）（1）（2）（3）（4）哈巴河6.2785.1585.0114.124-0.9101.0330.6580.865阿勒泰6.6005.2554.9843.630-0.2501.1670.5970.541克拉玛依6.0574.7405.2834.323-1.3630.4551.2710.996巴楚7.0183.7284.1112.0280.607-

7、0.946-1.372-0.511莎车7.1163.7504.5332.3980.808-0.915-0.420-0.268于田7.2633.8374.3940.3361.109-0.795-0.734-1.623地点自然对数变换海拔高度哈巴河6.2780.4440.197136阿勒泰6.6000.1220.014884克拉玛依6.0570.6650.442225巴楚7.0180.2960.087616莎车7.1160.3940.155236于田7.2630.5410.292681合计40.3321.18

8、9778平均数6.722②极差的标准化，即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。例题:表3.4.2给出了某地区九个农业区的七项指标，对它进行极差标准化处理表3.4.2某地区九个农业区的七项经济指标数据区代号人均耕地x1（hm2/人）劳均耕地x2（hm2/个）水田比重x3（%）复种指数x4（%）粮食亩产x5（kg/hm2）人均粮食x6（kg/人）稻谷占粮食比重x7（%）G10.29