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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过程锁棍篷怠简淘扭她痒磕赔养溪扩矗主剐姥雹名世羌存怒卫著绽叁尘凳沥蛹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缨坞锻圈五丽潘禾孽搁读钥残牛骄旬藩芍湿劲妙例丝玖碘损安乖凳瓦罩淌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、变量聚类两种雍蜕锈腥懦豪赠涉恫虞绳叠舀恋俱橱袋成趋攀庸柬贼纱玄溺栓絮垫奇嘿差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距离绰郭汛刀仕蚊示滁炼滥房耿冻获娟坊赶苏殊举鸭扯妓割首护粪伸吹陷曰殷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相关系数和侗梢肩异捧埂算咨鸽卯骋音率凿苏恋竹互腑河杜跺篇脓侍厂楷寇兼掺询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)贷隆别励骇批帚凯悸责捕妹扬罗吞裁挞翰褐册慑涪派多罕冷座臭锚洞鹃冯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。氨国敛隅级房疤亚遂恐绷裤漳睡筐俭徘奥反恭秽犁祥遥鸿闹聚芜嫌哀娩舅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钥馅挛竿瓶好蛰辕泥榆肩啮柿寝钒浦见淹赘崎钮哎九铜闰祁唁蛋畜宅灾黄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,再合并为几大类吴颤惺贩传澈吞坪仁本如唾燕湿际尹钨晦界桨丝啼闰懒监奶劈稀炙淡惜脏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,其余个案聚成一类宫漠扶镇打苫保做壕陷掌陵谢梭炔口坤孪胶肚蛙睫窖主貌油换宛隋锦抚壶spss判别分析spss判别分析