评分:3 更新时间:2017-01-18 大小:3.08 MB 平台:Win8,Win7,WinXP,Win2003,Win2000 语言:简体中文 授权:免费软件介绍
聚类分析软件是一款主要用于物品聚类分析的工具。软件功能强大，可对物品的杂合度、信息含量进行计算分析，并支持以图文的形式显示分析结果，方便用户查看，更详尽的表达出分析结果的情况。
官方介绍
软件主要用于血型、蛋白质多态、品种聚类等方面的统计分析，可自动进行杂合度、多态信息含量、遗传距离以及聚类的计算，并可自动画出聚类图。
聚类分析介绍
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
功能介绍
1、定义矩阵
定义数据矩阵的大小，用“长×宽”表示，X轴方向为品种，Y轴为数据；分类数（位点数）只在用Roger公式计算遗传距离时根据需要输入，系统默认值为“1”。如输入“5”ד4”“2”，即表示有5个品种，4行数据，2个基因位点。系统最多支持255个品种，9999条数据。
2、输入数据
按定义的矩阵创建一个空白矩阵，若没有定义矩阵大小，则按当前矩阵的大小创建空白矩阵。
3、读入数据
将通过“保存矩阵”命令保存到磁盘上的数据读入到系统，系统将自动创建一个大小与之相适应的矩阵，并将全部数据读入。
4、追加数据
在当前矩阵的尾部继续添加一个已保存的数据，主要用于计算遗传距离。
5、读入遗传距离
将保存到磁盘上的遗传距离数据读入，可直接用于聚类计算。
6、数据正规化
将当前矩阵中的数据按“标准差标准化法”进行处理。注意：点此命令后，在计算遗传距离和进行聚类计算都会使用经过处理后的数据。只有在重新读入或查看原始数据后才会恢复原始数据，再进行遗传距离和聚类计算就会按照原始数据进行计算。
7、计算杂合度
按照Nei氏公式（1974）计算出各品种的杂合度。
8、计算多态性
按照Nei氏公式（1974）计算出各品种的多态信息含量。
9、计算欧氏距离
在将各数据读入到系统后，可用此命令按照Roger公式计算出各品种之间的遗传距离。注：如未在“定义矩阵”中定义分类数（等位基因数），则系统默认其值为1。在此情况下计算得出的遗传距离与使用Mahalanobis公式计算的遗传距离是一样的。未注册用户最后3个品种的遗传距离不显示。
10、计算遗传距离
在将各数据读入到系统后，可用此命令按照Nei氏公式（1983）计算出各品种之间的遗传距离。未注册用户最后3个品种的遗传距离不显示。
11、进行聚类计算
在已计算或读入遗传距离后，可用此命令按P.H.A.Sneath等（1973）的类平均聚类法（UPGMA法，又称非加权算术平均数成对聚类法）进行系统聚类。聚类结果说明：第1列No为序列号，代表是第几次聚类；第2列D为距离系数；第3、4列breed1、breed2为参于聚类的两个品种，第5列Cluster为聚类后的新名称，第6列Content为两品种的名称。未注册用户最后3次聚类结果不显示。
12、查看原始数据
将原始数据读入到当前矩阵中。并清除正规化处理过的数据。
13、查看遗传距离
将读入的遗传距离或经过计算得到的遗传距离在当前矩阵中显示。
14、查看聚类图
按照聚类后的结果自动画出聚类图。
15、保存聚类图
将显示的聚类图以图象文件保存到磁盘上。未注册用户无此功能！
16、保存矩阵
将当前矩阵保存到磁盘上。若当前矩阵为原始数据，则保存原始数据；若为经过正规化处理过的数据，则保存经过处理的数据；若为杂合度，则保存杂合度;。。。。。。;若为聚类结果，则保存聚类结果。未注册用户无此功能！
17、数据导出
系统自动判断当前所有矩阵中所含的数据，并将其导出为Excel文件。未注册用户无此功能！
使用方法
1、安装完成点击桌面上的软件打开，界面如图所示。
2、点击定义矩阵，可以在这里控制数据的矩阵，定义数据矩阵的大小，用“长×宽”表示，X轴方向为品种，Y轴为数据；分类数（位点数）只在用Roger公式计算遗传距离时根据需要输入，系统默认值为“1”。如输入“5”ד4”“2”，即表示有5个品种，4行数据，2个基因位点。系统最多支持255个品种，9999条数据。
3、输入数据，将您的分析数据文件导入软件中进行分析，按定义的矩阵创建一个空白矩阵，若没有定义矩阵大小，则按当前矩阵的大小创建空白矩阵。
4、数据正规化，可以将数据自动排版，将当前矩阵中的数据按“标准差标准化法”进行处理。注意：点此命令后，在计算遗传距离和进行聚类计算都会使用经过处理后的数据。只有在重新读入或查看原始数据后才会恢复原始数据，再进行遗传距离和聚类计算就会按照原始数据进行计算。
5、计算命令，您可以通过鼠标点击不同的计算项目进行数据分析，具有计算杂合度、计算多态性、计算欧氏距离、进行聚类计算
6、数据查看及保存命令、查看原始数据、查看遗传距离、保存聚类图、保存矩阵、数据导出
运行环境
1、硬件环境
硬件名称 最低配置 建议配置
CPU中央处理器 586 奔腾ＰⅡ以上或兼容芯片
内存 32M 64M以上
硬盘自由空间 1M 10M以上
显示器 VGA真彩 SUPER VGA或液晶显示
2、软件环境
操作系统： Windows95/98/Me/Nt/2000/Xp
并安装有Excel97及以上版本的办公软件，否则数据无法导出为Excel格式的文件。
3、推荐使用
Win2000或Xp操作系统+Office2000。本软件在win98+win2000上测试通过，如运行不正常，请与作者联系。
软件官网
聚类分析不是一个软件，而是一种用于对数据进行分组的统计方法。有许多软件可以用于执行聚类分析，包括：
- SAS
- SPSS
- R
- Python
- MATLAB
- Weka
每个软件都有自己的优势和劣势，因此您需要选择最适合您的特定需求的软件。
软件综述
聚类分析是一款用于发现数据中模式和结构的数据挖掘工具。它可以将数据点分组为不同的簇，以便于理解和分析。聚类分析有许多不同的算法，每种算法都有其自己的特点和优势。
聚类分析软件是一个强大且灵活的工具，可以用于解决各种数据分析问题。它通常用于以下目的：
- 市场细分：聚类分析可以用于将客户群细分为不同的细分市场，以便于针对性营销。
- 欺诈检测：聚类分析可以用于检测异常的交易模式，从而发现潜在的欺诈行为。
- 异常值检测：聚类分析可以用于检测数据中的异常值，这些异常值可能代表着错误或异常情况。
- 客户流失分析：聚类分析可以用于将客户群细分为不同的流失风险群体，以便于针对性挽留客户。
- 产品推荐：聚类分析可以用于将产品推荐给客户，这些产品的推荐基于客户的购买历史和偏好。
聚类分析软件有很多种，每种软件都有其自己的特点和优势。以下是几种流行的聚类分析软件：
- SAS Enterprise Miner：SAS Enterprise Miner是一款功能强大且易于使用的聚类分析软件，它提供了多种聚类算法和可视化工具。
- IBM SPSS Modeler：IBM SPSS Modeler是一款流行的聚类分析软件，它提供了多种聚类算法和可视化工具，以及强大的数据预处理工具。
- KNIME：KNIME是一款开源的聚类分析软件，它提供了多种聚类算法和可视化工具，以及强大的数据预处理工具。
- RapidMiner：RapidMiner是一款开源的聚类分析软件，它提供了多种聚类算法和可视化工具，以及强大的数据预处理工具。
聚类分析软件是一个强大的工具，可以用于解决各种数据分析问题。在选择聚类分析软件时，需要考虑以下因素：
- 数据量：聚类分析软件需要能够处理大量数据，以确保结果的准确性。
- 数据类型：聚类分析软件需要能够处理不同类型的数据，包括数值型数据、类别型数据和文本数据。
- 聚类算法：聚类分析软件需要提供多种聚类算法，以确保能够选择最适合数据和分析目标的算法。
- 可视化工具：聚类分析软件需要提供强大的可视化工具，以便于理解和分析聚类结果。
- 数据预处理工具：聚类分析软件需要提供强大的数据预处理工具，以便于对数据进行清洗和转换，以确保聚类结果的准确性。
