spssHow聚类-3/1 。现在我们有四个变量用于分类啤酒 ， 有必要把四个变量都包括进来作为分类变量吗？因此，有必要降低四个变量的维数 ， 这里我们用spssR type聚类(variable聚类)来降低四个变量的维数，3.就输出“树状图” 。个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状 diagram那么清晰 。
1、 spss 树状图怎么看这种-2聚类对结果的解释不唯一 。这个要先了解，所以需要按照你的专业能够合理解释的类别数量来分类 。从这个图可以看出，从子类别开始，首先6和8是一个类别，5和7是一个类别，3是单个类别 ， 4 。那么在更高的层次上，4和5和7属于同一个范畴，6，8和457属于同一个范畴，而3和68457属于同一个范畴，1和2属于单个范畴，那么结果可以看成两个范畴，12和3 ， 47586和4个范畴 ， 分别是12，3，68和457 。
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2、 spss如何 聚类 分析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？因此，有必要降低四个变量的维数 。这里我们用spssR type聚类(variable聚类)来降低四个变量的维数 。“相似矩阵”的输出有助于我们理解降维的过程 。
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.就输出“树状图” ， 个人觉得冰柱图很复杂 ， 看起来没有树状 diagram那么清晰 。从proximitymatrix表中可以看出，热量和酒精含量两个变量的相关系数为0.903，是最大的 ， 不需要选择其中一个作为聚类变量，导致成本增加 。
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