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皮尔逊相关系数-统计

皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），指又称“Pearson 相关系数”。用于度量两个连续型变量之间线性关联程度和方向的指标。数值介于-1 和1 之间，其中1 表示完全正相关，-1 表示完全负相关，0表示不相关。

定义

变量间相似度-统计

变量间相似度（variable similarity），指在聚类分析中，对数据集内变量之间相似或相关性的评估。用于确定聚类过程中不同变量的相关性和重要性。

定义

变量聚类-统计

变量聚类（variable clustering），又称“R 型聚类(R-type clustering)”，指基于变量之间的相似性或相关性将变量分组在一起的方法，每个聚类可以用一个单独的成分或变量来表示。

定义

快速聚类-统计

快速聚类（quick cluster），指采用近似计算、降维、采样、初始化优化等策略使得在更短时间内完成聚类分析的一类聚类算法。

定义

聚类数-统计

聚类数（number of clusters），指在多均值聚类中，将数据集分为不同类的预定数量，预定的数量通常由分析人员事先决定。

定义

最终聚类中心-统计

最终聚类中心（final cluster center），指在多均值聚类迭代结束时，计算得到的代表每个类的中心点。

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初始聚类中心-统计

初始聚类中心（initial cluster center），指在多均值聚类开始迭代前，为每个类选择的起始点。

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k 均值聚类-统计

k 均值聚类（k-means clustering），指一种聚类的方法，首先指定需要划分类的个数，然后按照某种原则选择原始数据中根据预先指定分类个数的样本作为初始凝聚点；基于样本间距离，对除初始凝聚点外的所有样本进行逐个归类，将每个样本归入离初始凝聚点最近的那个类中，该类新的凝聚点更新为该类的均值。重复上述过程，直至所 ...

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树状图-统计

树状图（tree diagram），表示集群（包括单个样本）间内在联系与差异的一种结构图，其中“分枝”表示较小集群，“根”表示较大集群。用于指导在聚类过程中相似性水平的选取。

定义

系统聚类图-统计

系统聚类图（hierarchy diagram），指一种以树状形式，呈现所有样本之间的相似性和聚类结构的图，图的纵轴表示聚类的相似性度量，横轴表示样本。

定义

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。 ...

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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。

定义

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。

定义

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