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聚类分析与判别分析课堂案例
聚类分析和判别分析;二阶聚类;确定分类变量和连续变量;输出值选择要输出的形式;最后分类情况;K-均值聚类;确定分类变量和个案;保存选项;初始聚类中心表，由于没有指定初始聚类中心，故列出了由系统指定的聚类中心，和原始数据比较，可见分别是1号和9号。;由图可见，第一类有6个样本，第二类有6个样本。;查看数据文件，可以看出多出两个变量，分别表示每个个案的具体分类归宿和与类中心的距离。;系统聚类;确定相关变量;系统默认选项，输出一张概述聚类进程的表格，反映聚类过程中每一个变量合并情况。;输出图的样式和内容;由于不同的类聚方法所使用的聚类模型不一样，选用不同用的聚类方法，所使用的聚类模型可能会有很大的区别。;为二元变量提供的二值数据的不相似性测度，默认为平方欧氏距离。;分析结果;此表为聚类顺序表，第一步是4个变量与5个变量进行聚类，变量间的距离???数为36.34，这个结果将在第二步中用到，第二步是经过第一步聚类后的变量4和5与变量6进行聚类，变量间的系数为3026.561，这个结果将在第三步用到，以此类推，这些变量经过5步聚类最终聚为一个大类。;系统聚类冰柱图;判别分析;选定相应的变量和值;
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