层次聚类算法(抽样方法有哪几种)

层次聚类算法，抽样方法有哪几种？

抽样方法主要包括：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。

随机抽样

随机抽样要求严格遵循概率原则，每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。随机抽样可以分为单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样以及整群抽样。

分层抽样

分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小越好，层间变异越大越好。

整群抽样

整群抽样又称聚类抽样，是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。

系统抽样

系统抽样亦称为机械抽样、等距抽样。当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。这时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样

抽样调查的协方差计算公式？

样本量的计算公式为：

其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。

样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。

抽样方法

1、简单随机抽样

一般的，设一个总体个数为N，如果通过逐个抽取的方法抽取一个样本，且每次抽取时，每个个体被抽到的概率相等，这样的抽样方法为简单随机抽样。适用于总体个数较少的。

2、系统抽样

当总体的个数比较多的时候，首先把总体分成均衡的几部分，然后按照预先定的规则，从每一个部分中抽取一些个体，得到所需要的样本，这样的抽样方法叫做系统抽样。

3、分层抽样

抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层中独立抽取一定数量的个体，得到所需样本，这样的抽样方法为分层抽样。适用于总体由差异明显的几部分组成。

4、整群抽样

整群抽样又称聚类抽样。是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。

5、多段抽样

多段随机抽样，就是把从调查总体中抽取样本的过程，分成两个或两个以上阶段进行的抽样方法

层次聚类方法的聚类分类？

原型聚类也称基于原型的聚类(prototype-based clustering)，这类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，产生不同的算法。常用的原型聚类算法有k-means算法。

层次聚类(hierarchical clustering)是一种基于原型的聚类算法，试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用"自底向上"的聚合策略，也可以采用"自顶向下"的分拆策略。层次聚类算法的优势在于，可以通过绘制树状图(dendrogram)，帮助我们使用可视化的方式来解释聚类结果。层次聚类的另一个优点就是，它不需要事先指定簇的数量

分析受众的具体方法有哪些？

消费者分析，包括对消费者购买量与购买频率，购买时间与地点，购买动机，品牌转换情况与品牌忠诚度等四个方面的内容。 消费者分析是市场营销广告创益策划等的重要一步,首先消费者又叫受众,一般消费者分析都从几个方面看,例如年龄/性别/民族/生活习惯/区域/国家/家庭收入等进行分析。消费者分析的方法有：

1、聚类分析： 根据研究对象间的相似性进行分类，对市场进行分层，寻找竞争对手。

2、回归分析： 寻找某些事物的影响因素及其描述其影响程度。还可用于对某些事物的预测。

3、因子分析： 从众多的观测变量中找到具有本质意义的少量的因子，更加明确的把握事物变化的原因。

4、相关分析： 研究各变量间关系的密切程度。

5、差异性检验和方差分析： 分析和检验不同类别或变量间是否存在显著差异。

6、对应分析： 用于探索和研究各分类变量之间的关系。

7、判别分析： 利用已经获得的一些信息来判断其属性。

8、结合分析： 测量消费者对众多产品属性的偏好，以及确定消费者在多属性产品之间作出的选择。

神经网络的每一层网络？

这是一个很好的问题，是区分入门应用者和真正研究人员的分水岭。

简要说来，网络里的每一层代表更高层次的表征和特征抽象。用人类的语言来说，就是对学习目标不同层次概念的概括。当然不是所有的网络层都能够一一用人能理解的概念描述的，有些特征只有计算机明白，或只在数学角度能被解释，而且难以证明其解法的唯一性。这也是为什么构建神经网络在今年的NIPS被有的研究人员称为“炼金术”的原因之一。

但是总的来说，是可以把网络看成一层层概念/特征的提取及叠加的。