計量地理學聚類分析PPT

1. 空間分析方法

空間信息量算是空間分析的定量化基礎。空間實體間存在著多種空間關系，包括拓撲、順序、距離、方位等關系。通過空間關系查詢和定位空間實體是地理信息系統不同於一般資料庫系統的功能之一。如查詢滿足下列條件的城市：在京九線的東部， 距離京九線不超過200公里， 城市人口大於100萬並且居民人均年收入超過1萬。整個查詢計算涉及了空間順序方位關系(京九線東部),空間距離關系（距離京九線不超過200公里），甚至還有屬性信息查詢(城市人口大於100萬並且居民人均年收入超過1萬）。間信息量算包括：質心量算、幾何量算、形狀量算。

2、空間信息分類

這是GIS功能的重要組成部分。對於線狀地物求長度、曲率、方向，對於面狀地物求面積、周長、形狀、曲率等；求幾何體的質心；空間實體間的距離等。空間分析常用的空間信息分類的數學方法有：主成分分析法、層次分析法、系統聚類分析、判別分析等；

緩沖區分析

緩沖區分析是針對點、線、面等地理實體，自動在其周圍建立一定寬度范圍的緩沖區多邊形。

鄰近度描述了地理空間中兩個地物距離相近的程度，其確定是空間分析的一個重要手段。交通沿線或河流沿線的地物有其獨特的重要性，公共設施的服務半徑，大型水庫建設引起的搬遷，鐵路、公路以及航運河道對其所穿過區域經濟發展的重要性等，均是一個鄰近度問題。緩沖區分析是解決鄰近度問題的空間分析工具之一。 所謂緩沖區就是地理空間目標的一種影響范圍或服務范圍。

疊加分析

大部分GIS軟體是以分層的方式組織地理景觀，將地理景觀按主題分層提取，同一地區的整個數據層集表達了該地區地理景觀的內容。地理信息系統的疊加分析是將有關主題層組成的數據層面，進行疊加產生一個新數據層面的操作，其結果綜合了原來兩層或多層要素所具有的屬性。疊加分析不僅包含空間關系的比較，還包含屬性關系的比較。

       疊加分析可以分為以下幾類：視覺信息疊加、點與多邊形疊加、線與多邊形疊加、多邊形疊加、柵格圖層疊加。

2. 什麼是聚類分析說說它在地理學中的應用。

聚類分析的職能是建立一種分類方法，它是將一批樣品或變數，按照它們在性質上的親疏程度進行分類。距離的種類很多，其中歐式距離在聚類分析中用得最廣，它的表達式如下：

其中Xik表示第i個樣品的第k個指標的觀測值，Xjk表示第j個樣品的第k個指標的觀測值，dij為第i個樣品與第j個樣品之間的歐氏距離。若dij越小，那麼第i與j兩個樣品之間的性質就越接近。性質接近的樣品就可以劃為一類。
當確定了樣品之間的距離之後，就要對樣品進行分類。分類的方法很多，本節只介紹系統聚類法，它是聚類分析中應用最廣泛的一種方法。首先將n個樣品每個自成一類，然後每次將具有最小距離的兩類合並成一類，合並後重新計算類與類之間的距離，這個過程一直持續到所有樣品歸為一類為止。分類結果可以畫成一張直觀的聚類譜系圖。
應用系統聚類法進行聚類分析的步驟如下：
①確定待分類的樣品的指標；
②收集數據；
③對數據進行變換處理（如標准化或規格化）；
④使各個樣品自成一類，即n個樣品一共有n類；
⑤計算各類之間的距離，得到一個距離對稱矩陣，將距離最近的兩個類並成一類；
⑥並類後，如果類的個數大於1，那麼重新計算各類之間的距離，繼續並類，直至所有樣品歸為一類為止；
⑦最後繪制系統聚類譜系圖，按不同的分類標准或不同的分類原則，得出不同的分類結果。

3. 想要那個SPSS軟體分析一個班級中30名學生英語成績的顯著性水平和自由度

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4. 聚類分析的意義是什麼

1、與多元分析的其他方法相比，聚類分析是很粗糙的，理論尚不完善，但由於它成功地應用於心理、經濟、社會、管理、醫學、地質、生態、地震、氣象、考古、企業決策等，因此成了多元分析的重要方法，統計包中都有豐富的軟體，對數據進行聚類處理。

2、聚類分析除了獨立的統計功能外，還有一個輔助功能，就是和其他統計方法配合，對數據進行預處理。

例如，當總體不清楚時，可對原始數據進行聚類，根據聚類後相似的數據，各自建立回歸分析，分析的效果會更好。同時如果聚類不是根據個案，而是對變數先進行聚類，聚類的結果，可以在每一類推出一個最有代表性的變數，從而減少了進入回歸方程的變數數。

3、聚類分析是研究按一定特徵，對研究對象進行分類的多元統計方法，它並不關心特徵及變數間的因果關系。分類的結果，應使類別間個體差異大，而同類的個體差異相對要小。

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聚類效果的檢驗：

一、聚類分析後得到的每個類別是否可以進行有效的命名，每個類別的特徵情況是否符合現實意義，如果研究者可以結合專業知識對每個聚類類別進行命名，即說明聚類效果良好，如果聚類類別無法進行命名，則需要考慮重新進行聚類分析。

二、使用判別分析方法進行判斷，將SPSS生成的聚類類別變數作為因變數(Y)，而將聚類變數作為自變數(X)進行判別分析，判別分析具體分析聚類變數與類別之間投影關系情況，如果研究人員對聚類分析效果非常在乎，可以使用判別分析進行分析。

三、聚類分析方法的詳細過程說明，描述清楚聚類分析的科學使用過程，科學的聚類分析方法使用即是良好結果的前提保障。

是、聚類分析後每個類別樣本數量是否均勻，如果聚類結果顯示為三個類別，有一個類別樣本量非常少，比如低於30，此時很可能說明聚類效果較差。針對聚類效果的判斷，研究者主要是結合專業知識判斷，即聚類類別是否可以進行有效命名。

5. 物種豐度聚類熱圖的熱度是什麼意義

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。
聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類源於很多領域，包括數學，計算機科學，統計學，生物學和經濟學。在不同的應用領域，很多聚類技術都得到了發展，這些技術方法被用作描述數據，衡量不同數據源間的相似性，以及把數據源分類到不同的簇中。
商業：
聚類分析被用來發現不同的客戶群，並且通過購買模式刻畫不同的客戶群的特徵。
聚類分析是細分市場的有效工具，同時也可用於研究消費者行為，尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，並作為多元分析的預處理。
生物：
聚類分析被用來動植物分類和對基因進行分類，獲取對種群固有結構的認識
地理：
聚類能夠幫助在地球中被觀察的資料庫商趨於的相似性
保險行業：
聚類分析通過一個高的平均消費來鑒定汽車保險單持有者的分組，同時根據住宅類型，價值，地理位置來鑒定一個城市的房產分組
網際網路：
聚類分析被用來在網上進行文檔歸類來修復信息
電子商務：
聚類分析在電子商務中網站建設數據挖掘中也是很重要的一個方面，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，並分析客戶的共同特徵，可以更好的幫助電子商務的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務。

6. 數學建模聚類分析如何打包分類，算最短距離

最關鍵就是距離的概念了，裡面如何定義距離就是數學模型的事情了，不同的距離定義適合不同的聚類問題。比如地理概念的聚類用歐式距離比較合理。

7. 什麼樣的大數據集適合聚類分類分析

聚類分析的主要應用：

商業

聚類分析被用來發現不內同的客戶群，並容且通過購買模式刻畫不同的客戶群的特徵。聚類分析是細分市場的有效工具，同時也可用於研究消費者行為，尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，並作為多元分析的預處理。

生物

聚類分析被用來動植物分類和對基因進行分類，獲取對種群固有結構的認識

地理

聚類能夠幫助在地球中被觀察的資料庫商趨於的相似性

保險行業

聚類分析通過一個高的平均消費來鑒定汽車保險單持有者的分組，同時根據住宅類型，價值，地理位置來鑒定一個城市的房產分組

網際網路

聚類分析被用來在網上進行文檔歸類來修復信息

電子商務

聚類分析在電子商務中網站建設數據挖掘中也是很重要的一個方面，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，並分析客戶的共同特徵，可以更好的幫助電子商務的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務。

8. 計量地理學——今年大四，老師讓我周一做五分鍾的課件，當眾講解，可是我不是這個最專業的，希望有人

哪有計量地理學專業？
分明是你自己懶惰
把你學過的計量地理學的知識點，做20張左右的PPT足夠了
數據整理、相關分析、回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、線性規劃
選擇一個就行了