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mercypang

金虫 (小有名气)

[求助] 请问聚类分析和主成分分析的区别在哪里？

请问聚类分析和主成分分析的区别在哪里？
他们的各自优势和不足是什么？
谢谢
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1楼 2011-09-09 11:59:44
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回帖支持 ( 显示支持度最高的前 50 名 )

yongyux

新虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

mercypang(金币+3): 多谢讲解 2011-09-27 08:54:43
这两个是很不一样的方法啊，怎么会放到一起讲。
聚类相当于将一大群人按照他们的距离（这里的距离可能是他们的相似程度或者其他，越相似距离越短）进行分类，聚类分析可以获得数据的分类，但是这个分类不一定反映数据的真实模型。适用于目标分类。
主成分分析是一种线性降维方法，由于原数据的维度过高，可以通过一些投影变换，将高维数据投影到低维度中，然后再观察数据的特点，便于对数据进行进一步的观察和处理。适用于目标的降维处理。
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5楼2011-09-21 11:15:44
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sukiyq

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★
nono2009(金币+2): 鼓励应助 2011-09-11 20:03:08
mercypang(金币+2): 2011-09-27 08:55:19
聚类是对无标签的数据进行分类，优势是无标签，就是不需要在训练前对训练集集中的数据点进行人为的事先分类，缺点是聚类得到的模型不一定反映数据的真实模型。

主成分分析是对高维数据进行降维的一种方法，数据维数很大时处理很消耗计算资源，可以把数据首先投影到一个子空间内，优点当然是能使数据易于处理，缺点是数据间的结构和关系可能随着降维处理而遗失。
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比菜鸟强一点点
2楼2011-09-10 16:59:08
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chidonggua

银虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

★
小雨萌萌(金币+1): 3Q 2011-09-30 15:20:17
楼上说的很好~~

2个种方法目的不一样

聚类就是分类
主成分就是拿出主要特征
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6楼2011-09-24 23:10:57
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narenjasen

金虫 (小有名气)
那PLS实现聚类分析的原理是怎样的呀？原理！
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14楼2012-01-09 10:20:46
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普通回帖

mercypang

金虫 (小有名气)
好像还是不太明白
能举例说明吗？这个好像太理论了。对于我这个数学外行来说，有点难理解
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3楼2011-09-11 19:08:08
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mercypang

金虫 (小有名气)
有没有高人指点一下啊~

多谢啦！！！！！！！！！
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4楼2011-09-21 09:30:10
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mercypang

金虫 (小有名气)
这两种方法的原理是不一样，但我在处理一批数据的时候，选用这两种方法能给出怎样不同的效果呢？
比如：我有60个样本，每个样本里都有20个变量，用这两种方法的区别何在呢？
多谢
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7楼2011-09-27 08:57:18
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yongyux

新虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

mercypang(金币+1): 2011-09-30 13:00:34
看你的目的是要干嘛，是要把这些样本按照各自的特点分类，还是要压缩变量。如果你希望对样本进行分类，可以用聚类分析；而如果要对变量进行压缩（如果你认为变量太多，希望能够提取主要变量），那就用主成分分析。对变量也可以进行聚类分析，这样可以将变量分类。
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8楼2011-09-29 22:00:56
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mercypang

金虫 (小有名气)
我用simca软件做的PCA或PLS-DA分析，好像从loading plot上也可看出样本的聚类，就是有一些样品的点聚在一起，另一些聚在一起，而且从score plot上可以看到各个变量的投影；但聚类分析好像就根据距离分类
所以，我不明白这两种方法的分类有什么区别
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9楼2011-09-30 13:00:25
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springmyqing

铁虫 (小有名气)
学习学习！
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10楼2011-10-09 09:44:00
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