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r型聚类分析和q型聚类分析,聚类分析Q型聚类

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【r型聚类分析和q型聚类分析,聚类分析Q型聚类】聚类 分析数据的探索性统计分析方法根据分类的目的可分为R型聚类和Q型聚类两种 。聚类 分析用于样本分类时，称为Q型聚类 分析，而q型-0 分析族谱，-0 分析又称群分析，点群分析，用于对指标(变量)进行分类时，称为R型聚类 分析，主成分分析 method和聚类分析method 1 ， 聚类的区别，相当于把一大群人按照距离分类(这里的距离可以是相似的，也可以是相反的，越相似越短) 。/1 。

1、 聚类 分析法最短距离法出现多个最短距离时如何处理聚类分析方法当最短距离法中有多个最短距离时，是一种自底向上的策略 。首先，将每个对象视为一个簇，然后将这些原子簇合并成越来越大的簇，直到所有对象合二为一 。基本思路:我们研究的样本(点)或指标(变量)之间存在不同程度的相似性(亲和力用样本之间的距离来衡量) 。

2、 聚类 分析中常用哪些统计量进行样本间亲疏关系的度量常用的统计包括距离和相似系数 。聚类 分析，这是一种对随机现象进行分类的统计方法，在不知道应该划分多少个适当类别的情况下，试图用数理统计的方法，用收集到的数据找出研究对象的适当分类方法 。在生物医学中，聚类 分析已经成为发现海量信息(包括基因信息)的首选工具 。聚类 分析数据的探索性统计分析方法根据分类的目的可分为R型聚类和Q型聚类两种 。

3、 聚类 分析(ClusterAnalysis 聚类，把相似的东西聚集在一起，把不相似的东西归入不同类别的过程 。这是一种将复杂数据简化为几个类别的方法 。有m个样本单元，每个样本测量n个指标(变量) 。原始数据矩阵中指标的选取非常重要 。必要性要求与聚类 分析的目的密切相关 。代表性要求并不是越多越好:反映待分类变量的特征差异化要求:不同类别研究对象的取值存在明显差异；独立性要求:变量不能高度相关(孩子的生长身高和体重非常相关)；分散性要求:分布最好不集中在数值范围内，当各种标准测量值的尺度相差太大，或者数据不符合正态分布时 ， 可能需要进行数据标准化 。

4、案例详解SPSS 聚类 分析全过程

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