摘要:
聚类分析是应用最为广泛的数学方法之一,但又被认为是数学上不严格的一类方法。主要原因在于聚类过程及其结果没有统计学标准。本文建立了具有随机化统计检验的聚类分析算法,用于对若干个样品进行有显著性标记的聚类分析。该算法由三部分组成:距离测度计算、随机化检验和系统聚类。在该算法中,有14种距离测度、三种系统聚类方方法及指标加权与否可供选择。样品之间的距离定义为:1-随机化检验的P检验值;两类间的距离若满足P检验标准则合并为同一类是统计上显著的、可接受的,否则就是不显著的、不可接受的。算法的特点是:用随机化方法进行差异显著性检验,使得对多种距离测度可进行严格的统计检验,随机化检验不需统计前提和假设,适用于各种统计问问题;用于差异显著性检验的随机化方法需要随机化数值为正整数值,适用范围过窄,用数值同步移位和平移方法可使之适用于实数域。算法用Java语言网络化实现,包含六个类和一个HTFML文件。可通过网络在多种Java兼容的浏览器上实现算法共享。根据水稻田无脊椎动物多样性的调查数据,本文对该算法进行了对比分析,并讨论了选择距离测度的一些原则和进一步研究的途径等问题。