{typename} - 公卫人

系统聚类-统计

系统聚类（hierarchical clustering），又称“层次聚类”、“分层聚类”，指将相似的样本或变量进行归类的方法，先将每个被聚对象各自视为一类，然后计算各类之间的距离，将类间距离最近的两类合并成一新类；接着计算新类与其他类间的距离，再将其中最近的两类合并。重复上述过程，逐步合并至所有的被聚对象都合并为一类。 ...

定义

离差平方和法-统计

离差平方和法（Ward's method），简称“Wald 法”，指在每个聚类中，将所有的样本点到聚类中心的距离的平方相加，再把所有聚类的离差平方和相加，得到最后的评估指标，用于评估聚类质量，其值越小，表示聚类效果越好。

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重心距离法-统计

重心距离法（centroid neighbor），指以两个聚类的各自的重心之间的距离来进行聚类的方法。

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类平均法-统计

类平均法（average linkage），指以两个聚类各自的中心点（同一类中所有样本点的均值）之间的距离来进行聚类的方法。

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中间距离法-统计

中间距离法（intermediate neighbor），指以两类中所有样本点之间距离的平均值来进行聚类的方法。

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最长距离法-统计

最长距离法（furthest neighbor），指以两类中距离最远的两个样本或变量之间的距离来进行聚类的方法。

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最短距离法-统计

最短距离法（最短距离法），指以两类中距离最近的两个样本或变量之间的距离来进行聚类的方法。

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类间距离计算准则-统计

类间距离计算准则（calculation criterion of inter-class distance），指评估不同聚类之间的相似性或差异性的度量准则。

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马哈拉诺比斯距离-统计

马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis distance），又称“马氏距离”，指用于计算两个样本点在多维空间中距离的方法，不仅考虑维度间的差异，还考虑维度间的相关性。

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闵可夫斯基距离-统计

闵可夫斯基距离（Minkowski distance），又称“闵氏距离”，指一种测量多维空间中两个点之间距离的方法，它通过一个可调参数来定义，能够根据该参数的不同，泛化为曼哈顿距离、欧几里得距离等多种距离度量。

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曼哈顿距离-统计

曼哈顿距离（Manhattan distance），又称“城市街区距离”。通过计算样本点在多维空间中各坐标轴方向差值的绝对值之和来衡量两点之间的距离。

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欧几里得距离-统计

欧几里得距离（Euclidean distance），又称“欧氏距离”，指用于计算两个点在空间中直线距离的方法，基于几何学中的欧几里得空间定义，为各维度坐标差值的平方之和取平方根。

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样品间距离-统计

样品间距离（sample distance），指用于衡量样本之间相似性的指标。

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样品聚类-统计

样品聚类（sample clustering），又称“Q 型聚类(Q-type clustering)”，指一种基于样本间的数学距离将样本划分为不同的类的方法。

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聚类分析-统计

聚类分析（cluster analysis），又称“集群分析”，指一种对数据集中各样本分类的方法，使得同一类别内部的差异性尽可能小，而不同类别间的差异性尽可能大。

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刀切法-统计

刀切法（jackknife），又称“弃一法”、“折刀法”，指一种模型验证方法，从数据集中依次去除一个样本，使用剩余的样本构建模型，并用被排除的样本测试模型的性能。重复上述过程以至每个样本都被测试过一次，最终通过整合所有测试结果来评估模型的整体效果。 ...

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回代检验-统计

回代检验（retrospective validation），指模型建立后，将用于训练模型的全部原始数据重新代入模型，通过比较模型的预测值与真实值的差异来评估模型对训练数据的拟合效果的一种方法。

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混淆矩阵-统计

混淆矩阵（confusion matrix），指以矩阵的形式显示模型的实际分类结果与预测分类结果之间的关系，从而帮助分析模型的性能指标。

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错判概率-统计

错判概率（misclassification probability），指分类模型将样本归属总体判断错误的概率。

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判别效果评价-统计

判别效果评价（evaluation of discriminant validity），指用以衡量判别模型的性能和分类准确度的指标或方法，常见的指标或方法有：混淆矩阵、准确度、精确度、召回率、F1 分数、受试者操作特征曲线（ROC）曲线、曲线下面积（AUC）等。 ...

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