2.2聚类分析法

聚类分析是依据事物自身的特性对被研究对象进行分类，致力于解决对变量进行量化分类的问题，使同一类事物中有较大的相似性，不同类事物之间具有较大的差异性的用于解决分类问题的多元统计方法。本论文采用系统聚类和K-均值聚类法。系统聚类是聚类分析中使用较为广泛的分析方法之一，其具体原理如下：

设有N个样品，每个样品有P个变量，系统聚类的基本步骤为：先将每个样品单独成一类。总共有R类（如果是Q型聚类，则R-N；如果是R型聚类，则R=P），根据个体间的相似程度（距离、相关系数等）将R类个体中最相似的两类合并成R-1个新类，得类，再在这R-1类中找出最相似的两类进行合并，得到R-2类，如此下去，直到将所有的R个体合并成一个大类为止。因此，系统聚类法是由多到少的聚类方法，合并类的关键是相似程度最高的优先并为一类。