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集群分析(Cluster
第十章 集群分析(Cluster Analysis) 將比較相似的樣本聚集在一起，形成集群(cluster) 。以『距離』作為分類的依據，『相對距離』愈近 的， 『相似程度』愈高，歸類成同一群組。此統計分析方法不需要任何的假設。集群分析可分成分 層法 (Hierarchical) 、非分層法(Nonhierarchical)和兩階段法。 1. 分層法有凝聚分層法(Agglomerative)和分離分層法(Divisive) 。『距離』可分為『點間距離』和 『群間距離』。 『點間距離』： 歐氏距離 (Euclidean Distance) ： 馬氏距離 (Mahalanobis Distance) ： 城市街距離(City Block Distance) ： (1)凝聚分層法(Agglomerative) ：開始時每一個體為一群，然後最近的兩個體合成一群，一次 結合使群組越變越少，最後所有個體結合成一群。依不同的『群 間距離』分為， (A)最近法單一聯結法( Single Linkage) ： d Min d A ,B ij i A ∈ j B ∈ (B)最遠法(完全聯結法 Complete Linkage) ： d Max d A ,B ij i A ∈ j B ∈ (C)平均法(Average Linkage) ：
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