数学建模学习（119）:基于R型聚类法与Q型聚类法的分类分析

本文主要是介绍数学建模学习（119）:基于R型聚类法与Q型聚类法的分类分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

介绍来源：2022高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C155） ，这里我们对该篇优秀论文中用到的聚类进行讲解学习。

1. 背景介绍

在数据分析和机器学习领域，聚类分析是一种常用的无监督学习方法。它通过将数据划分为若干组（或称为簇），使得同一组内的数据具有较高的相似性，而不同组的数据则差异显著。在实际应用中，聚类分析被广泛用于市场细分、图像处理、生物信息学等领域。

本篇文章旨在介绍两种主要的聚类方法：R型聚类法和Q型聚类法，并通过实际案例展示它们的应用。

2. 原理解析

2.1 R型聚类法

R型聚类法是一种对变量（特征）进行聚类的方法。它的目标是将具有相似特征的变量分为一组，从而揭示数据集中特征之间的潜在结构。这种方法特别适用于在高维数据集上减少维度和特征选择。

• 原理：通过计算特征之间的相似性（如皮尔森相关系数或余弦相似度），构建一个特征相似性矩阵。然后使用层次聚类、K均值聚类等算法对特征进行聚类，找到相似特征的组合。

• 应用场景：适用于特征筛选、数据降维等任务。通过R型聚类，可以识别出对目标变量影

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