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聚类分析结果解读,citespace聚类分析结果解读

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二阶聚类Result分析:这个结果主要依靠统计指标“施瓦茨贝叶斯准则BIC”来帮助判断最佳分类数 。这个分类的过程是聚类 分析，方差分析用于判断聚类结果的好坏，以及类间是否存在显著差异，如何评价spss系统聚类 分析结果？用方差分析来判断聚类成绩好坏，班级之间是否有显著差异，呵呵~ ~ 。

1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类 ， 属于split 聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心 ， 即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别 ， 找到新质心 。

2、要用SPSS 聚类 分析等等的小论文,不知道怎么说明做出的结果(树状图这是SPSS system 聚类制作的结果树图 。1.该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，然后将最近的两个类合并为一个新类，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 。

【聚类分析结果解读,citespace聚类分析结果解读】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 。

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