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系统聚类分析优缺点,kmeans聚类分析的优缺点

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根据分类目的的不同 ， 系统聚类分析可分为两类:一类是对变量进行分类，称为R型分析；系统聚类分析有什么方法？第二，系统聚类分析Method Method是用一定的数学方法将样本或变量(即分析)合并成几个不同的类别(用分类树图表示)，使每个类别中的所有个体都有密切的关系，而类别之间的相互关系则相对较远 。

1、(21所谓聚类 分析是将个体按照特征进行分类 ， 使同一类别的个体相似度高，不同类别差异大 。这样研究者就可以根据不同类别的特点进行分析，制定出适合不同类别的解决方案 。聚类 分析主要用于市场细分和用户细分领域 。如何把个人分成不同的类别？为了合理地开展聚类常用的指标有“距离”和“相似系数” 。

2、如何评价spss 系统 聚类 分析结果这是SPSS 系统 聚类做的结果树 。1.系统 聚类的基本思想是:首先将N个样本视为一个类，指定样本之间和类之间的距离，然后将距离最近的两个类合并成一个新类 ， 计算新类与其他类之间的距离；重复最近的两个类的合并，一次减少一个类，将所有纸样合并为一个类 。你发的树状图就是基于这个过程 。2.顶行距离值表示病例之间的距离值，由软件转换，不可调整 。

但是还是可以做的分析 。根据树形图，第一次合并将7和8合并为一类 ， 1和3合并为一类 ， 2、4和5合并为一类，表示它们最相似，最接近 。第二次合并将6合并为7和8类 。第三次合并将1和3合并到6、7和8的类别中 。至此，只剩下两类 。第四次，把所有的个体组合成一个类别4，最后组合成一个类别并不是说不分类，而是你根据自己的需要确定类别的数量，然后从图中找到结果 。

3、 系统 聚类法的原理它的原理是根据样本之间的相似度或距离来构造一个树状结构，从而将样本分成不同的类别 。聚类 分析可以直接用SPSS软件实现 ， 在水质的时空变化和水化学分类中得到了广泛的应用 。聚类 分析的作用是建立一种分类方法，将一批样本或变量按其在性质上的亲和性和相似性进行分类 。聚类 分析内容非常丰富，据其分析 。
【系统聚类分析优缺点,kmeans聚类分析的优缺点】
4、常用的主流数据统计 分析方法:1. 聚类 分析

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