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本文目录一览：
- 1、16种常用的数据分析方法-聚类分析
- 2、pso的算法结构
- 3、基于密度的聚类算法
- 4、处理离群值的方法
16种常用的数据分析方法-聚类分析
从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
聚类效果的好坏依赖于两个因素：衡量距离的方法（distance measurement） 聚类算法（algorithm）聚类分析常见算法 K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。
使用聚类分析对样本进行分类，使用Kmeans聚类分析方法，从上表可以看出：最终聚类得到4类群体，此4类群体的占***别是00%， 30.00%， 00%， 30.00%。整体来看， 4类人群分布较为均匀，整体说明聚类效果较好。
不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。因子分析 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
pso的算法结构
柯晶考虑优化问题对收敛速度和寻优精度的双重要求并借鉴多群体进化算法的思想，将寻优微粒分成两组，一组微粒***用压缩因子的局部模式PSO算法，另一组微粒***用惯性权重的全局模式PSO算法，两组微粒之间***用环形拓扑结构。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO)算法是1995年由美国学者Kennedy等人提出的，该算法是模拟鸟类觅食等群体智能行为的智能优化算法。在自然界中，鸟群在觅食的时候，一般存在个体和群体协同的行为。
粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization， PSO），属于群体智能优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolutionary Algorithm， EA）。
rand是0～1之间的随机数。二进制PSO首先将粒子初始化为0和1组成的序列。二进制PSO算法是对式（2）作些改变，其位置更新如式（3）所示（程志刚等，2007）：高光谱遥感影像信息提取技术 式中： 是 Sigmoid 函数。
粒子群算法（也称粒子群优化算法（particleswarmoptimization，PSO）），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。
基于密度的聚类算法
基于密度的聚类算法是一种根据对象周围的密度进行聚类的方法，它能够发现任意形状的簇，并且对噪声数据有很好的鲁棒性。 基于密度的聚类算法的定义与原理 基于密度的聚类算法是数据挖掘和机器学习领域中的一种重要技术。
基于密度聚类的经典算法是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of applications with Noise）。
DBSCAN是基于密度空间的聚类算法，在机器学习和数据挖掘领域有广泛的应用，其聚类原理通俗点讲是每个簇类的密度高于该簇类周围的密度，噪声的密度小于任一簇类的密度。
基于密度聚类的经典算法是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法。
处理离群值的方法
1、处理离群值的方法：保留，修正，剔除，替补。拓展知识：离群值的定义 离群值是指在数据中有一个或几个数值与其他数值相比差异较大。离群值是一种不同于其他观测值的观测值。它是少见的，或独特的。
2、处理离群值的方法有：保留离群值并用于后续数据处理；在找到实际原因时修正离群值，否则予以保留；剔除离群值，不追加观测值；剔除离群值，并追加新的观测值或用适宜的插补值代替。
3、处理离群值的方法有：直方图、箱线图、 散点图等方法。离群值的介绍：根据维基百科定义，在统计学中，离群点是指与其他观测值有显著差异的数据点。
4、处理离群值的方法之一是降低离群值的权数，使对整体数据的影响变小。离群值的存在会导致数据分析和建模时的偏差和错误。通过降低离群值的权数，可以减小对整体数据的影响，提高模型的准确性和稳定性。
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