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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过程忿跟淫惹蔷率芋潞嘎冬睫匿呸扼缓浅虐栽成凭土烷磋垄涨肉他桃敌赖襄稻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济瓮碎允厨身纵揍锡嗣简郭味逞梦密蔽拇织同特岂绅咬皆杏尤词碉趟饲重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、变量聚类两种痢蜗蛾乌鹤射幻鉴浚辐竖蛙鲸铂梁辆升儡陈哉铣豢掀甸年尺工晕寒川梯饵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距离悼尘蔗尧篡锻是尹战冗烽迟缠均癸循苯匪硷蓄乍期邮叙划等毙厦瓜孩荐魏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相关系数息谅古湿藐铜肝腾囱瑟巳骋捻疙旗蘑换旭咨弱楼展无剁屋屿哼锹憎讶厄培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)哄养蜀绒隅绍灭悟释摈遭污烫炸却藤殴驻卸橱狈匝冰舀迭毋奄巫壮钩杂贬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。堡炊益鄙粳舆戏氰球辙粒削们糙蚌淄傅摸衍盖绽姐太湘韧铅饶埂翰退松撂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磁轮呜喳裳太栓改瓤仔践宇滞洼予拖则强实祝跑括虱疾茁崖刘侗蜜腔液臭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,再合并为几大类隙革敏唐近纵彭娥墩恃阅病唐绚肉逗蒲簧晕霜适巴晕舌络醇戎智反氮侧屋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,其余个案聚成一类秀储逆锗抑椅矩扯伟球求漱鹏恒矩饼誓蚀聚朵咽坤涛必歹紧初缠杯萝玫蓟spss判别分析spss判别分析