1、“.....聚类结果很难达到全局最优。当数据集中存在较多噪音或孤立点时，已有的初始聚类中心优化方法很难发现合适的初始聚类中心。复合相关系数的计算计算过程见附录分别记最短最长类平均重心离差平方和距离为，相对应的复合相关系数分别记为......”。

2、“.....第类有个样本，第类有个样本，由图可知第类有个样本，第类有个样本，第类有个样本两种方法基本得到的结论基本致，不过都不太理想。这可能是数据量太小了的原因。大数据时代，需要大量的数据。参考文献包研科数据分析教程北京清华大学出版社，曾繁慧数值分析徐州中国矿业大学出版社，袁方，周志勇，宋鑫初始聚类中心优化的算发计算机工程,余立强架构搭建与网站运行实例网络与信息，吴夙慧，成颖，郑彦宁，潘云涛算法研究综述现代图书情报技术数据分析课程设计作业附录谱系聚类法函数,自编聚类分析函数个初始化聚类中心表示每个数据属于哪类，表示每类的个数，表示聚类中心......”。

3、“.....显示第二类显示第类,显示第三类显示第类,显示第四类显示第类第类第二类第三类第四类相关系数指令在年发表的数据表数据样本号萼片长萼片宽花瓣长花瓣宽种类牵牛牵牛数据分析课程设计作业牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛牵牛输入聚合数据通过观察得到的经验分组数据每行个观测，为聚类指数，来源于初始的聚类中心值，默认情况下为随机的观测输出为最终分类为每个每个聚合的中心值数据分析课程设计作业找到与所有聚合的距离最小的就是聚合的分类初始化聚类后没有点移动初始化后开始进行聚合分类聚类分析分类图的函数第个随机数在前的范围内表示按列显示，都好表示按行显示初始聚类中心,选择行数据作为聚类中心，其列值为全部数据源，聚类数目，表示法是目前应用较为广泛的种聚类法......”。

4、“.....在生物分类学中，分类的单位是门纲目科属种。其中种是分类的基本单位，分类单位越小，它所包含的生物就越少，生物之间的共同特征就越多。利用这种思想，谱系聚类首先将各样品自成类，然后把最相似距离最近或相似系数最大的样品聚为小类，再将已聚合的小类按各类之间的相似性用类间距离度量进行再聚合，随着相似性的减弱，最后将切子类都聚为大类，从而得到个按相似性大小聚结起来的个谱系图。选择距离参考文献页在使用系统聚类法进行聚类的过程中，尤其是型聚类是建立在样品之间距离矩阵的基础上的，通常需要对原始数据进行参考点的建立和去量纲化的处理，然后求出样品距离矩阵，我们采用比较广泛的闵可夫斯基距离当时即为欧几里得距离。然后进行类的搜索合并于距离矩阵的更新涉及类间距离的计算，需要事先计算类与类之间的距离......”。

5、“.....我们可以把系统聚类法分为最短距离法最长距离法重心法离差平方和法等。设,为前轮操作中形成的两个聚类，在本轮操作中归聚为新类则新类与前轮操作中形成吨，之外的任意类，的距离递推公式如下最短距离法其中,最长距离法其中,中间距离法,数据分析课程设计作业中心距离法,其中，和分别为和包含的聚类对象个数，法,注意，法要求初始距离矩阵采用欧式距离公式计算各个对象的距离。得到闵可夫斯基距离谱系聚类法函数见附录创建聚类对象的距离矩阵。拉直矩阵。用或其拉直矩阵创建信息矩阵，默认的类间距离为最短距离法。创建的谱系聚类图。创建的指定个数类。画谱系聚类图见图图花瓣数据谱系聚类图得出分类由图得出花瓣数据截断处可选择对应的分类个数为类。创建的指定个数类......”。

6、“.....将数据分为类不太恰当，应该两类或者类更合适，不过也有可能是我们选择的距离有问题。下面我们将更改距离。均值聚类算法思想年提出了算法，基本思想是把数据集中的数据点随机生成组，把每组的均值作为中心点。重新计算每个数据点与各组的中心点的相似性，根据数据点相似性的度量准则，把每个数据点重新分组，计算每组新的均值作为中心点。不断重复上述过程，直到中心点的均值收敛，停止迭代过程。算法是种比较快速的聚类方法，时间复杂度为，其中是数据点的数目，是分组数目，是迭代次数。算法也存在不足，最大问题要指定分组数目并且在运行过程中容易导致局部最优。均值算法均值算法是种已知聚类个数的无监督学习算法。首先指定表示聚类个数的值，然后对数据集聚类，算法结束时用个聚类中心表示聚类结果。对于设定的目标准则函数......”。

7、“.....目标准则函数值达到极小值时算法结束，得到较优的聚类结果。设数据集为，个距离中心为,。令,表示个聚类的类别，则数据分析课程设计作业定义目标准则函数为,其中表示类包含样本的个数，使用欧式距离,度量样本间的相似性。欧式距离适用于类内数据对象符合超球形分布的情况，目标准则函数表示为每个数据对象到相应聚类中心距离的平方和，即聚类均方误差的最小值。均值算法的流程如下随机选取个初始聚类中心按照最小距离原则，对数据集聚类，确定每个样本的类属关系使用公式更新个簇的中心重复执行到，直到目标准则函数收敛或聚类中心稳定。显然，初始聚类中心对均值算法产生很大的影响，簇集中易存在平均误差较大的簇，聚类结果仅能收敛到局部最优。即使选取不同的初始聚类中心执行多次均值算法......”。

8、“.....聚类分析是数据挖掘技术中项重要的研究课题，在很多领域都有具有广泛的应用，如模式识别数据分析等。聚类分析的目的是将数据对象分成若干个类或簇，使得在同个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间相似度较低。通过聚类分析，人们能够识别出数据分布密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式以及数据属性之间些意想不到的相互关系。本文对在年发表的数据进行数据挖掘，使用聚类分析中的对该问题进行进步分析研究。实验证明两种方法都是适合的解决此类问题的。关键词数据聚类分析均值聚类前言本文对聚类分析的原理进行阐述，并聚类分析中的谱系聚类法和对的数据进行了数据分析......”。

9、“.....数据量太少，回带误差大约是。数据分析预处理数据来源分析的数据来自在年发表的数据见附录表，据表可知前个数据为牵牛类，再个数据为杂色类，后个数据为锦葵类。将数据样本变量放入变量名保存为的文件。数据分析采用谱系聚类分析方法和聚类法解决例如类的分类等问题。聚类分析聚类的概述聚类分析是研究对样品或指标进行分类的种多元统计方法，是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法聚类分析把分类对象按定规则分成若干类，这些类非事先指定的，而是根据数据特征确定的。在同类中这些对象在种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中趋向于不相似职能是建立种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。聚类准则为亲者相聚，疏者相分。分类型聚类分析数据分析课程设计作业型聚类分析是对变量指标的分类，其主要作用不但可以了解个别变量之间的亲疏程度......”。