1樓：勞義惠湛霞
5,沒有充分利用所有案例的資訊.重心法.最長距離法克服了最短距離法鏈結聚合的缺點,其主要缺點是在聚類過程中,使用較廣,發現規模和形狀大致相同的類,因為類與類之間的距離為所有距離中最短者.
此方法效果較好.思想是同一類內案例的離差平方和應該較小.離差平方和法.
與上面三種不同的是.平均聯結法,它傾向於把案例數少的類聚到一起,加大了合併後的類與其他類的距離.
3,這樣容易形成乙個較大的類,也即本次合併的兩類之間的距離可能小於上一次合併的兩類之間的距離,不同類之間案例的離差平方和應該較大.採用歐氏距離,效果較好,直到所有的案例都歸為一類為止,兩類合併以後,不再依賴於特殊點之間的距離.重心法也較少受到特殊點的影響,有把方差小的類聚到一起的趨勢,每一步使離差平方和增加最小的兩類合併為一類,它與其他類之間的距離縮小了,把兩類之間的距離定義為兩類重心之間的距離.
2.求解過程是首先使每個案例自成一類,每一類的重心是該類中所有案例在各個變數的均值所代表的點,平均聯結法把兩類之間的距離定義為兩類中所有案例之間距離的平均值,也稱沃爾德法,不能保證合併的類之間的距離呈單調增加的趨勢.重心法要求用歐氏距離1.
缺點是它有鏈結聚合的趨勢,應用較廣泛.最長距離法是把類與類之間的距離定義為兩類中離得最遠的兩個案例之間的距離,每合併一次都要重新計算重心,兩類合併後與其他類的距離是原來兩個類中的距離最大者.所以此方法效果並不好.
4.最短距離法是把兩個類之間的距離定義為乙個類中的所有案例與另一類中的所有案例之間的距離最小者,最短最長距離法都只用兩個案例之間的距離來確定兩類之間的距離,實際中不太用
2樓：
1.最短距離法是把兩個類之間的距離定義為乙個類中的所有案例與另一類中的所有案例之間的距離最小者.缺點是它有鏈結聚合的趨勢,因為類與類之間的距離為所有距離中最短者,兩類合併以後,它與其他類之間的距離縮小了,這樣容易形成乙個較大的類.
所以此方法效果並不好,實際中不太用.
2.最長距離法是把類與類之間的距離定義為兩類中離得最遠的兩個案例之間的距離.最長距離法克服了最短距離法鏈結聚合的缺點,兩類合併後與其他類的距離是原來兩個類中的距離最大者,加大了合併後的類與其他類的距離.
3.平均聯結法,最短最長距離法都只用兩個案例之間的距離來確定兩類之間的距離,沒有充分利用所有案例的資訊,平均聯結法把兩類之間的距離定義為兩類中所有案例之間距離的平均值,不再依賴於特殊點之間的距離,有把方差小的類聚到一起的趨勢,效果較好,應用較廣泛.
4.重心法,把兩類之間的距離定義為兩類重心之間的距離,每一類的重心是該類中所有案例在各個變數的均值所代表的點.與上面三種不同的是,每合併一次都要重新計算重心.
重心法也較少受到特殊點的影響.重心法要求用歐氏距離,其主要缺點是在聚類過程中,不能保證合併的類之間的距離呈單調增加的趨勢,也即本次合併的兩類之間的距離可能小於上一次合併的兩類之間的距離.
5.離差平方和法,也稱沃爾德法.思想是同一類內案例的離差平方和應該較小,不同類之間案例的離差平方和應該較大.
求解過程是首先使每個案例自成一類,每一步使離差平方和增加最小的兩類合併為一類,直到所有的案例都歸為一類為止.採用歐氏距離,它傾向於把案例數少的類聚到一起,發現規模和形狀大致相同的類.此方法效果較好,使用較廣.
spss聚類樹狀圖 怎麼分析 20
3樓：匿名使用者
聚類類別不是唯一的，建議可以單獨畫一條垂直線，然後對應檢視分成幾個類別，以及每個類別與分析項的對應關係。
如果分成3個類別：第1個類別對應分析項8；第2個類別對應分析項5，3，7；第3個類別對應分析項1，6，2，4。
如果分成2類：第1個類別對應分析項8；第2個類別對應分析項1-7具體分為幾類要由你自己來確定。這個過程也可以在網頁端spssau完成，分析前設定類別個數，系統會自動安裝要求進行聚類。
另外可以看下spssau的幫助手冊，裡面有詳細的說明。
4樓：翁慨
這個圖看起來有點不直觀，建議把線條重新設定一下。給你個例圖你就知道如何看了。如果還是不知道的話，請重新發圖吧。
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