判别分析和聚类分析的区别有哪些？

Question

如题所述

Answer 1

判别分析和聚类分析的区别是两种常用的统计分析方法，它们的主要区别在于：

1、目的不同：判别分析的目的是寻找一个最优的判别函数，将观测数据分成不同的类别，而聚类分析的目的是寻找数据内部的相似性，将相似的数据归为同一类别。

2、模型假设不同：判别分析的模型假设是各特征之间相互独立，而聚类分析的模型假设是各特征之间存在一定程度的相关性。

3、数据类型不同：判别分析适用于分类变量和连续变量，而聚类分析适用于连续变量和分类变量。

4、结果表达方式不同：判别分析的结果通常以方差贡献率和判别系数的形式呈现，而聚类分析的结果通常以簇内平均距离和簇间平均距离等指标来评估聚类效果。

5、应用场景不同：判别分析通常用于解决二元分类、多元分类和回归问题，而聚类分析通常用于解决无监督学习中的聚类问题。

判别分析的作用：

1、分类问题：判别分析适用于二元分类、多元分类和回归问题，可以通过构建最优的判别函数将观测数据分成不同的类别。

2、特征选择：判别分析可以对特征进行筛选，去除与分类结果无关的特征，提高分类效果。

3、预测问题：判别分析可以用于预测未知数据的类别，例如预测客户流失、预测疾病风险等。

聚类分析的作用：

1、无监督学习：聚类分析是一种无监督学习方法，可以将相似的数据归为同一类别，帮助人们更好地理解数据的内在结构和规律。

2、数据降维：聚类分析可以将高维数据降维到低维空间，减少数据的维度和复杂度，提高数据分析和处理的效率。

3、模式识别：聚类分析可以帮助人们发现数据中的模式和规律，例如发现不同种群的分布模式、发现不同市场的销售模式等。