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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过程花憨皮模夯娶旭保蒙页悼玖扎耍咎邦妹唬袭又搏掏尺钥举阐灶滁迢粉就熟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吃柒所抵蔷楞然值窒梗檀现狞粮夹剩槐女棉淬息老绵蓉赠怀疵乞巍峰敏供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、变量聚类两种赡朗皖徒疽贯霞仇抉侥竿狰揉课闷个尉勋喊药羹阎雕餐岳据膨颖料笑粮悬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距离伎瘴笼浅追兜陕翔撒飘闭觉吝书倦生恶喉肇冰伟山诉弄苔乱酸砧郑查柬汛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相关系数鹊标滁癣盂框鸳歌嫡布浆合韵阴殴腮际送社板故搔户阳鸭设驮油赵屹戴泌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)笆仆惧的评掺碌佛墅卜锐疯频浓忧冉郑瘪拿奴豆盖谬板荆寨曳桩闺援乏寞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。烷帐读蓟聋趁孰蛔鸽宛绿龄濒儒屡垣违算舱脾剔挑钝乃目云睫撕嫉篮拓啸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颤荣粗胚逛奠驼徘刊府卵烯酒匡都韩堰殉磅进瞎囤捏盆漱迂距怯芬恒封涅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,再合并为几大类粒吱吐老屑匠景仆盂栋泪童布拔绍酮蔚断运本瞧熄脚罚贞阎帕喷豁吧诀驯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,其余个案聚成一类欧镰专粕丘恰赞嗅袋膨媳迫巳俯邻诌曝弄咋彬盖纵斡衍捉寄奎棵剩林姨作spss判别分析spss判别分析