引导者

简介

聚类分析是一种无监督学习技术，用于将数据点分组到相互类似的组中，称为簇。Stata 提供了强大的聚类分析命令，用于执行各种聚类方法和可视化结果。

单变量聚类

cluster singlelinkage:

使用单链接层次聚类算法。

cluster completelinkage:

使用完链接层次聚类算法。

cluster averagelinkage:

使用平均链接层次聚类算法。

cluster wardslinkage:

使用 Ward's 层次聚类算法。

cluster kmeans:

使用 k 均值聚类算法。

cluster median:

使用中值聚类算法。

多变量聚类

cluster kmedians:

使用 k 中位数多变量聚类算法。

cluster clara:

使用基于代表点划分的聚类算法。

cluster twobstep:

使用两步聚类算法。

其他聚类命令

cluster dendrogram:

创建层次聚类树形图。

cluster stop:

停止聚类过程并保存结果。

cluster graph:

绘制聚类结果的散点图或热图。

cluster silhouette:

计算每个观察值的轮廓系数。

cluster validate:

使用各种指标验证聚类结果的质量。

使用指南

要执行聚类分析，可以使用以下步骤：1. 导入数据。 2. 选择适当的聚类方法。 3. 指定聚类变量。 4. 可选：指定聚类选项，例如聚类数或距离度量。 5. 运行聚类命令。 6. 解释结果，包括聚类树形图、散点图或热图。

示例

以下示例使用 k 均值聚类算法对客户数据进行聚类：```stata cluster kmeans customer_id, k(3) ```这将创建三个簇，每个簇中的客户具有相似的特征。

结论

Stata 聚类分析命令提供了一系列强大的工具，用于探索数据、识别模式并执行分类任务。通过了解这些命令并应用适当的方法，用户可以从数据中提取有价值的见解，并做出更好的决策。

**简介**聚类分析是一种无监督学习技术，用于将数据点分组到相互类似的组中，称为簇。Stata 提供了强大的聚类分析命令，用于执行各种聚类方法和可视化结果。**单变量聚类*** **cluster singlelinkage:** 使用单链接层次聚类算法。 * **cluster completelinkage:** 使用完链接层次聚类算法。 * **cluster averagelinkage:** 使用平均链接层次聚类算法。 * **cluster wardslinkage:** 使用 Ward's 层次聚类算法。 * **cluster kmeans:** 使用 k 均值聚类算法。 * **cluster median:** 使用中值聚类算法。**多变量聚类*** **cluster kmedians:** 使用 k 中位数多变量聚类算法。 * **cluster clara:** 使用基于代表点划分的聚类算法。 * **cluster twobstep:** 使用两步聚类算法。**其他聚类命令*** **cluster dendrogram:** 创建层次聚类树形图。 * **cluster stop:** 停止聚类过程并保存结果。 * **cluster graph:** 绘制聚类结果的散点图或热图。 * **cluster silhouette:** 计算每个观察值的轮廓系数。 * **cluster validate:** 使用各种指标验证聚类结果的质量。**使用指南**要执行聚类分析，可以使用以下步骤：1. 导入数据。 2. 选择适当的聚类方法。 3. 指定聚类变量。 4. 可选：指定聚类选项，例如聚类数或距离度量。 5. 运行聚类命令。 6. 解释结果，包括聚类树形图、散点图或热图。**示例**以下示例使用 k 均值聚类算法对客户数据进行聚类：```stata cluster kmeans customer_id, k(3) ```这将创建三个簇，每个簇中的客户具有相似的特征。**结论**Stata 聚类分析命令提供了一系列强大的工具，用于探索数据、识别模式并执行分类任务。通过了解这些命令并应用适当的方法，用户可以从数据中提取有价值的见解，并做出更好的决策。