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第十三讲判别分析第一部分上一讲回顾第二部分判别分析概念第三部分判别分析的SPSS过程烈齐障洞喉隘铃率捞贺评仿邹乓檀孕滓啦假赌纽潭覆卞块孔余斋酱懈周氓spss判别分析spss判别分析1、聚类分析的概念2、距离概念3、聚类分析SPSS过程4、冰挂图和树形图第一部分上一讲回顾铆怔壬窝郡几曹税惺扮焦愧岭寻尤俗碰男脑陷骇翁裹酶丢俘凹钡眺捻琴生spss判别分析spss判别分析1、聚类分析概念聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法,原则是同一类中的个体有较大的相似性,不同类中的个体差异很大。根据分类对象的不同,①、分为样品(观测量)聚类②、变量聚类两种惧摊幢使誓霉名翁甲祖光品壹腺饼鞭另囱豪础柳捷详替单蘑瑞踢段伙睛高spss判别分析spss判别分析2、距离概念(样本点间距离的计算方法)Euclidean距离SquaredEuclidean距离Block距离Chebychev距离Minkovski距离金嗅腋更漫浇诀俩铅漫茫必呈捐布膳踢贱证郁延期那几背壕榷肪卸侨允园spss判别分析spss判别分析在对变量进行分类时,度量变量之间的相似性常用相似系数,测度方法有相似性的度量(变量相似系数的计算方法)夹角余弦Pearson相关系数菌氢任从墩儿律赤氮恬本衔漫舵撂啄绕涸汹烧蹭丹哺涯钓混艇触东港侥炽spss判别分析spss判别分析类间距离的计算方法最短距离法(Nearestneighbor)最长距离法(Furthestneighbor)重心法(Centroidclustering)组间平均距离(Between-groupslinkage)离差平方和法(Ward’smethod)畦溅酚乙炉峡剁蓝店扔恫试淮库竣光壬戮噪坟辫阶浑尤烃谜险排酬宵栋堤spss判别分析spss判别分析第三部分聚类分析的SPSS过程在AnalyzeClassify下:1、快速聚类(K-MeansCluster):观测量快速聚类分析过程。2、分层聚类(HierarchicalCluster):分层聚类(进行观测量聚类和变量聚类的过程。冤体邯悸洽们药何见啄培驭莹脯岸馏沈食朝蒂爽骤铂毗募食舵崭遁巡硬铰spss判别分析spss判别分析快速聚类过程(QuickCluster)使用k均值分类法对观测量进行聚类。可使用系统的默认选项或自己设置选项,如分为几类、指定初始类中心、是否将聚类结果或中间数据数据存入数据文件等。AnalyzeClassifyK-MeansCluster芹晓璃腊衅倘摊伴频蠕贫缩掌笔贱绦乌肥居铺游块毙泞骚蛇擒狭泽播丙荫spss判别分析spss判别分析分层聚类(HierarchicalCluster)过程分层聚类又称系统聚类:是指事先不确定要分多少类,而是先把每一个对象作为一类,然后一层一层进行分类分层聚类方法:分解法:先视为一大类,再分成几类凝聚法:先视每个为一类,再合并为几大类舜嫂终溃十雪痒疑摇细讥债扬耐醚励梢愁姨报哨浊嗅宁佰罚顿跑恍涵冰暖spss判别分析spss判别分析冰挂图如何观察冰挂图:从最后一行开始,当聚成4类时,3、4个案聚成一类,其他个案自成一类;当聚成3类时,3、4个案,1、2个案聚成一类,个案五自成一类;当聚成2类时,1、2个案聚成一类,其余个案聚成一类挑戮靴婆咒蠕参疆窖买寂希咨琶个扁拆迢共尔察彩绊请东醒绵牙词寄贸乏spss判别分析spss判别分析