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        聚类分析
        2010-11-30

        包括聚类分析和决策树分析,核心的研究问题,所研究的总体具有异质性,因而需要用不同的统计模型加以描述。与潜类分析具有共性。

        软件

        主要功能

        版本

        平台

        备注

        AutoClass C

        寻求最大后置概率的Bayes分类系统。

        3.3.3

        win9.x

        源程序

        Answertree

        采用Tree、Cart和Chaid三种方案进行聚类分析,是Chaid的升级版本。

         2.1

         win.9x

        BioMatrix

        聚类分析。

        3.0

        dos

        主页上有说明

        C4.5

        基于决策树的聚类分析。

         4.5

         

        C源程序。

        Cart

        采用Cart算法进行聚类分析。

         4.0

         win9.x

        CLUSFIND

        稳健聚类分析。

         

        dos

        免费软件,有源程序

        ClustanGraphics

        层序或非层序的聚类分析软件,最专门的软件。

        5.0

        win9.x

        有2.0的学生版

        Cluster

        层序聚类分析。

        2.97

        dos

        C源程序。

        Cluster 

        美国毒品和疾病登记机构的流行病学的时间和空间聚类分析程序。

         3.1

         dos

        免费软件

        ClusterSenses

        软分配聚类模型。

         

         

         

        COMPAH Combinatorial Polythetic Agglomerative Hierarchical clustering的简称。

         96

         dos

        免费软件

        ConClus

        约束聚类分析,对大样本数据 进行验证性聚类分析、典型聚类分析,同时可以进行因子分析和量表分析,可以加权变量和个案、可以引入约束,并可以处理缺失值。

        3.0

        win3.x

        有试用版下载。虽然商家自称是32位软件,但在PII以上的机器上出现运行错误,实际为16位1软件。

        FCLUSTER

        模糊聚类分析

         

        Linux

        源程序Linux版

        Multimix 

        聚类变量可以是定类和定距变量,包含潜类分析和局域分析。

         free

         dos

        Robust bayesian classifier 

        可以对不完全数据进行分类研究,不假定任何缺失值机制。

        Ksclass 

        基于拟然率的非参数内核平滑分类或判别分析。

         1.0

        win9.x

        Fortran90源程序,有手册

        Normix

        多元正态分布的混合聚类分析。

        2.1

        dos

        CHAID 

        SPSS公司的tree分类软件,已经由AnwserTree替代。

        win3.1

        roc 

         RoC is a Bayesian supervised classifier able to handle incomplete databases with no assumption about the missing data mechanism. The main capabilities of RoC are: - Estimation of conditional probability distributions from incomplete data. - Class membership prediction. - Unsupervised discretization. - Treatment of incomplete cases with no assumption about the missing data mechanism. - A cross validation facility included. - Automated definition of classes and attributes from data. - Easy-to-use wizard interface. - On screen context sensitive help.