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聚类分析的相异度矩阵,SPSS矩阵聚类分析树状图

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16.聚类 分析简介按特点分；目的是人在同一类别的个体之间可以有很高的相似度，但相似度不同，而不同的类别有很大的差异 。我们对变量执行聚类-3/并使用不同的类别定制解决方案，我们执行聚类是出于合理的目的，需要用合适的指标来衡量被试之间的实践紧密程度，常用的指标有距离和相似系数、相似系数、相关系数、-0 分析 Tony的方法可能得到不同的分类结果，或者聚类-3/method但是分析method聚类result的合理性判断是主观的 。只要能合理解释和判断范畴内的异同 ， 就认为聚类 result是可行的 。

1、 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:指标的选取很重要 。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 。

2、案例详解SPSS 聚类 分析全过程案例详情SPSS 聚类 分析全过程案例数据来源:有20种12盎司啤酒成分和价格数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量和价格 。[1]问题1:-0/ ， 选择哪些变量？采用“R型聚类”1 。现在我们有四个变量来分类啤酒 。有必要把四个变量都包括进来作为分类变量吗？热量、钠含量、酒精含量都是通过化验员的辛苦测定出来的，还有很多成本 。如果都收录在分析 ， 岂不是太麻烦浪费了？

【聚类分析的相异度矩阵,SPSS矩阵聚类分析树状图】“相似度矩阵”的输出有助于我们理解降维的过程 。2.四个分类变量的维度不同 。这次我们首先确定用相似度来衡量它们，衡量标准是皮尔逊系数 。通过聚类方法选择最远的元素 。此时 ， 涉及到相关性时，四个变量无需标准化，未来相似度中的数字矩阵就是相关系数 。如果某两个变量的相关系数接近1或-1 ， 说明这两个变量可以互相替代 。3.只需输出“树形图” 。个人觉得冰柱图很复杂 ， 看起来没有树状图清晰 。

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