聚類分析教育經(jīng)濟(jì)與管理系統(tǒng)計SPSS應(yīng)用

層次聚類（系統(tǒng)聚類教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用 聚類分析中，聚類分析中，之間的親疏程度是極為重要 教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用服務(wù)質(zhì)EABCD 當(dāng)我們對事物進(jìn)行分類時，總是要選定一種度量用以衡量兩個事物間的接近程度，以便把相互接近的放在一起形成一類，而把疏遠(yuǎn)的分別放在不同的類別之中。一般可選用7教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用1、定距型變 間距離的計算方k(xy)2iikxik

736668 卡方（Chi-Squaremeasure）距離Phi方（Phi-Squaremeasure）距離3、二值（Binary）變 間距離的計算方 教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用矩結(jié)論:由于3.61004005教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用

樣本

d(i,j) b abc101ac0bd101ac0bd教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用品質(zhì)型間的距簡單匹配(simplematching看111110001（，）：a=2b=1c=0（，）：a=1b=2c=0近

樣本

J(i,j)

bcabc樣本

101101ac0bd(四)品質(zhì)型間的距看打讀小110(,)1:a=2b=1c=0d=0(,= d(x,y= (,)1:a=2b=1c=0d=0J(x,y)=1/(1+2)=1/3 (,a=0b=0c=1d=2J(,)=1/1=1(不相同

查1檢查2檢查3檢查4女男

d(,)

020

d(,)

11111

d(,)

1 11

教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用學(xué)（人投入經(jīng)（元數(shù)（項樣本的歐氏元萬238作如下假設(shè)所有作如下假設(shè)

均值表示

標(biāo)準(zhǔn)差表

11n1n1n1nxj 2

xj

nn

SjxijS若Sji1,2,,njj若Sj1i1ixijR若Rj i1,2,jj,n若RjRange，變教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用 與小類教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用 ?? ?????組間平均連接（Between-groupLinkage)間樣品的平均距離。（這是系統(tǒng)缺省的方法間樣品的平均距離。（這是系統(tǒng)缺省的方法???????d 9d1d2d3d4d56x1, x2,y2教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用(65.5)2(55.5)(65.5)2(55.5)2(13)2(53)2教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用最遠(yuǎn)鄰居（FurthestNeighbor）距離：與小類中每個個中每個距離的平均值。每個距離以及小類內(nèi)各間距離的平均值。重心（Centroidclustering）距離：與小類的重心點的距五五座商場兩歐氏距離的矩陣EuclideanThisisadissimilarity教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用層次聚類的基本 2、把參與層次聚類分析的變量選到6、單擊Method按鈕指定距離的計算教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用適用于連續(xù)型定距變Counts框中的方算與小類、小類與小類間距離的方法異，應(yīng)在TransformValues框中的Standardize表示針對變Q型聚類分析；Bycase教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用8、單擊Statistics按鈕指定輸出哪些統(tǒng)教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用Proximitymatrix表示輸出間的距離矩陣；本所屬類，SingleSolution表示指定輸出當(dāng)分成n類時各樣本所屬類，是單一解。Rangeof層次聚類中的凝聚狀態(tài)表AgglomerationClusterStageClusterClusterClusterClusterClusterNext145003212004334014413230上表中第一列表示聚距或類；第七列表示本步聚類的結(jié)果將在以下第幾步中用教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用層次聚類中的類成員Cluster層次聚類中的類成員Cluster321:A112:B113:C224:D32:E329、單擊Plot按鈕指定輸出哪種聚類分析教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用 指定輸出冰掛圖，其中，Allclusters表示輸出聚類分析每個階段的冰掛圖，Specifiedrangeofclusters表示只輸出某個階教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用層次聚類的層次聚類的冰掛圖VerticalN 4:D商3:C商1XXXXXXXXX2XXXXXXXX3XXXXXXX4XXXXXX 2005年江蘇省13距對13個市進(jìn)行分類的聚類 歐距教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用 教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用一個圖 (b)任取兩個聚 (d)求各類中教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用 教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用K-Means聚類分析的操作教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用在NumberofClusters框中輸入聚類數(shù)目，該Centers按鈕，并在Readinitialfrom框后給出教育教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用在MethodIterateandclassify表 單擊Iterate按鈕確定中止聚類的條件。在umiterations框后輸入最大迭代次數(shù)，在Convergencecriterion框后輸入類中心的偏移量。另外，Userunningmeans選項，選中表示每當(dāng)一個到數(shù)據(jù)編輯窗口中，其中Clustermembership表示保存樣本所屬類的類號；Distancefromclustercenter表示保存樣本距各自方式。Statistics框中，Initialclustercenters表示輸出初始類中心點；ANOVAtable表示以聚類分析產(chǎn)生的類為控制變量，量的方差分析表；Clusterinformationforeachcase表示輸出樣至此完成了K-Means聚類分析的全部操作聚類分析案教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用《2009《2009教教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用 TotalVarianceKMOandTotalVarianceeasureofApprox.Chi-Initial ExtractionSumsofSquared RotationSumsofSquared%ofCumulative%ofCumulative%ofCumulative12349056789大教大教二月日照時ExtractionMethod:PrincipalExtractionMethod:Principal123123ExtractionMethod:PrincipalComponent RotationMethod:VarimaxwithKaiserNormalization.大教大教四月日照時

RotatedComponent -五月日照時ExtractionMethod:PrincipalComponent RotationMethod:VarimaxwithKaiserNormalization.

-

-

- Rotationconvergedin4第一因子冬春季日照時數(shù)六、七、月日照時數(shù)變量決定——夏季日照時數(shù) 十、十一、十二月日照時數(shù)變量決定——秋季日照時教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用教育經(jīng)濟(jì)與管理系：《教育統(tǒng)計與SPSS應(yīng)用StageClusterClusterClusterClusterClusterClusterNext100200317008450050096340070