层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。层次聚类的好处是不需要指定具体类别数目的,其得到的是一颗树,聚类完成之后,可在任意层次横切一刀,得到指定数目的簇。 对A1,A2,A3…
层次聚类法的优点:可以对变量或案例进行聚类,变量可以为连续或分类变量,提供的距离测量方法和结果表示方法也非常丰富。 整个聚类过程好比建立一棵树,在建立的过程中,通过在第二部上设置一个阈值,当最近的两个类的距离大于这个阈值,则认为迭代可以终止。另一关键的一步就是第三步:如何判断两个类之间的相似度。 案例...
(1)聚类方法选择 “C1uster Method:”表中列出可以选择的聚类方法: Between-groups linkage组内连接 Within-groups linkage组内连接 Nearest neighbor最近邻法 Furthest neighbor最远邻法 Centroid clustering重心聚类法 Median clustering中位数法 Ward’s method Ward最小方差法。 (后三种聚类方法应与欧氏距离平方法一...
(1)聚类方法选择 “C1uster Method:”表中列出可以选择的聚类方法: Between-groups linkage组内连接 Within-groups linkage组内连接 Nearest neighbor最近邻法 Furthest neighbor最远邻法 Centroid clustering重心聚类法 Median clustering中位数法 Ward’s method Ward最小方差法。 (后三种聚类方法应与欧氏距离平方法一...
(一)层次聚类 Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster 在“C1uster”组中选择聚类类型:要进行变量聚类选择指定“Vanables”;要进行观测量聚类指定“Cases”。 指定参与分析的变量,将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“Variable[s]:”矩形框中;将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label...