目录聚类分析的定义及原理聚类方法及其在SPSS中的实现总结及拓展聚类分析的定义及原理1.定义所谓物以类聚、人以群分。聚类分析，即是基于研究对象的特征，将他们分门别类，以让同类别的个体之间差异相对小、相似度相对大，不同类别之间的个体差异大、相似度小。聚类分析是一种探索性分析方法，与判别分析不同，聚类分析事先并不知道分类的标准，甚至不知道应该分成几类，而是会根据样本数据的特征，自动进行分类。...

import matplotlib.pyplot as pltmy_dpi = 96fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(480 / my_dpi, 480 / my_dpi), dpi=my_dpi,sharex=False,# x轴刻度值共享开启sharey=False,# y轴刻度值共享关闭)#.

前言：随机森林填补缺失值的优点：（1）随机森林填补通过构造多棵决策树对缺失值进行填补，使填补的数据具有随机性和不确定性，更能反映出这些未知数据的真实分布；（2）由于在构造决策树过程中，每个分支节点选用随机的部分特征而不是全部特征，所以能很好的应用到高维数据的填补；（3）随机森林算法本身就具有很好的分类精度，从而也更进一步确保了得到的填补值的准确性和可靠性。废话不多说，直接上python代码：首先导