林学多元统计学作业.doc

题目：某研究所统计出了几种常见蜜蜂的数据，请给这些蜜蜂做合适的分类，说 明你的分类方法合理性。 1 数据准备 1.1 数据录入 在SPSS17.0软件数据编辑器中输入需要进行分析的数据，如图1所示。 1.2 定义变量名 单击“变量视图”按钮（如图2、3、4所示） 2 统计分析 2.1 单击SPSS Statisticsshuju 编辑器工具栏上的“分析”选项，在下拉菜单中选择“分类”→“系统聚类”（图5）。. 2.2 在系统聚类分析对话框的变量列表中选中“吻长”、“右前翅长”、“肘脉指数”、“背板长”、“第四背板突间距”，点击使之进入变量框。选中“分类”，点击进入标注个案框（图6、7）。在分群框中有两个选项：“个案”和“变量”。“个案”表示进行Q型聚类，即对样本进行聚类。“变量”表示进行R型聚类，即对变量进行聚类。本题选择“个案”（默认选项） 2.3 聚类分析方法选择 单击系统聚类分析对话框中的“方法”选项，弹出对话框（图8） 在系统聚类分析方法对话框（图9）中聚类方法选项的下拉菜单中选择“组间关联”（默认选项），即个体与小类中每个个体距离的平均值。 “度量标准”对话框中有不同变量类型下的个体距离计算方法。其中“区间”框的方法适用于连续型定距变量（图10）；“计数”框中的方法适用于计数型变量；“二分类”框中的方法适用于二值变量。本题选择“区间”框中的“Euclidean距离”。由于本题中的变量不存在数量级上的差异，所以在“转换值”框中“标准化”栏选择“无”。然后点击“继续”回到“系统聚类分析”主对话框。 2.4 确定输出统计量 在系统聚类分析主对话框选择“统计量”，打开对话框（图11），本题选择输出统计量有“合并进程表”和“相似性矩阵”。点击“继续”回到系统聚类分析主对话框。 2.5 选择需要绘制的图 在系统聚类分析主对话框内点击“绘制”，弹出对话框（图12）。本题选择“树状图”。点击“继续”回到系统聚类分析主菜单。 2.6 结果输出 点击“确定”按钮输出最后结果（见输出结果）。 3 输出结果及解释 3.1 表一 Case Processing Summarya Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 8 100.0 0 .0 8 100.0 a. Average Linkage (Between Groups) 表一是数据的基本信息，其表明所测量的8个样本都有效，同时还表明采用的聚类方法是组间联接。 3.2 3.2.1 表二 Agglomeration Schedule Stage Cluster Combined Coefficients Stage Cluster First Appears Next Stage Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2 1 7 8 .394 0 0 2 2 6 7 .493 0 1 3 3 5 6 1.483 0 2 5 4 1 2 2.144 0 0 5 5 1 5 4.989 4 3 7 6 3 4 6.189 0 0 7 7 1 3 11.283 5 6 0 表二中第一列：Stage是聚类步顺序号，本题一共有8个样本，所以需要执行7步才能使所有的样本聚为一类。 3.2.2 表二中Cluster Combined列Cluster 1和Cluster 2是在该步被合并的两类中的的代表性样本序号。表二中Coefficients列是距离测度值，表示样本间不相似性系数，本题采用了“Euclidean距离”作为距离测度，所以从表二中不相似性系数最小的两个样本先合并。本题中第一步把7（咖喱阿兰蜂）和8（噶尔把钱蜂）聚为一类，用7来标识。第二步把6（意蜂）与7和8聚为一类，用6来标识。第三步把5（中锋）和6、7和8聚为一类，用5来标识。第四步把1（小蜜蜂）和2（黑色小蜜）聚为一类，用1来标识。第五步把5、6、7、8和1、2个样本聚为一类，用1来标识。第六步把3（大蜜蜂）和4（黑色大蜜）聚为一类，用3来标识。第七步把所有样本聚为一类。（当样本与样本合并成一类时，用较小的数值来标识行的类别） 3.2.3 表三 Proximity Matrix Case Euclidean Distance 1:小蜜蜂 2:黑色小蜜 3:大蜜蜂 4:黑色大蜜 5:中蜂 6:意蜂 7:咖喱阿兰蜂 8:噶尔把钱蜂 1:小蜜蜂 .000 2.144 10.211 14.803