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多元统计分析第四讲 聚类分析;本讲内容;引言;生活中充满了分类问题;聚类分析;聚类方法;相似性的测度;聚类分析的对象;点间距的度量;点：一个不严格的定义;点间距离测量问题;一、样品相似性的度量;绝对值距离 欧氏距离 ;量纲问题;*;兰氏距离的提出;*;相关性问题;统计距离;马氏距离与欧式距离的比较;*;非间隔尺度的距离计算;;匹配指标数的占比;二、变量相似性的度量;类间距的度量;类：一个不严格的定义;类间距的定义;最小距离法（single linkage method）;最大距离法（complete linkage method）;类平均距离法（average linkage method）;重心法（centroid hierarchical method）;离差平方和法（sum of squares method或ward method）;系统聚类;系统聚类的基本思想;分类数的确定;饮料数据;SPSS实现;树形图;凝聚过程;冰柱图;分成三类的结果;K均值聚类;Ｋ－均值聚类的基本思想;Ｋ－均值聚类的特点;SPSS实现;假定要???这16种饮料分成3类。利用SPSS，只叠代了三次就达到目标了（计算机选的种子还可以）。这样就可以得到最后的三类的中心以及每类有多少点 ;根据需要，可以输出哪些点分在一起。结果是：第一类为饮料1、10；第二类为饮料2、4、8、11、12、13、14；第三类为剩下的饮料3、5、6、7、9、15、16。;聚类要注意的问题 ;应用案例;汽车销售案例;汽车销售案例变量;系统聚类应用总结;电信服务案例;电信服务案例变量;小组作业;思考