[特殊字符] 第八讲 | 聚类分析在地学/农学数据分组中的实战应用

专栏：科研统计方法实战分享 | 地学/农学人的数据分析工具箱
✍️ 作者：平常心0715
本讲关键词：聚类分析、K-means、层次聚类、样地分类、R实操

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一、聚类分析是什么？

聚类分析（Cluster Analysis）是一种无监督学习方法，将样本按其特征的相似性自动划分为若干类。它不依赖预设标签，常用于：

• 样地类型划分

• 土壤性质分区

• 农户行为模式识别

• 土壤剖面/样点聚合分析等

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二、常用的聚类分析方法有哪些？

方法	说明	适用场景
K-means 聚类	将样本划分为 K 个类，基于最小距离	变量标准化后，处理大样本
层次聚类（Hierarchical）	按距离/相似性构建树状结构	样本较少时效果好，可视化清晰
DBSCAN	密度聚类，不需指定K值	空间聚类，识别离群点
PAM（k-medoids）	更鲁棒的 K-means 变体	数据中存在离群值时

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三、案例应用：利用聚类对样地进行类型划分

我们将基于如下数据进行演示：

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