统计学SPSS统计软件在项目管理中的应用.PPTVIP

*聚类分析也可以从对变量或者对样品进行分类这个角度，划分为Q型聚类和R型聚类：Q型聚类：对样品聚类，具有相同特点的样本聚齐在一起；R型聚类：对研究对象的观测变量进行聚类，使得具有共同特征的变量作为一类。*系统聚类法系统聚类法是目前国内外使用最多的一种聚类方法。基本思想是：先将所有样品看成一类，然后选择性质最接近（距离最小）的两类合并为一个新类，接着计算新类与其他类的距离，再将距离最近的两类合并，这样直至所有的样品合为一类。根据聚类过程中采取什么样的方法进行类与类的合并，系统聚类法又可进一步细分为：（1）最短距离法（Nearestneighbor）*（2）最长距离法(Furthestneighbor)（3）重心法(Centroidclustering)（4）类平均法(Medianclustering)（5）类间平均连接法(Betweengroupslinkage)（6）类内平均连接法(Within-groupslinkage)（7）离差平方和法(Ward’smethod)*实例操作29名儿童的血红蛋白（g/100ml）与微量元素（μg/100ml）测定结果如下表。由于微量元素的测定成本高、耗时长，故希望通过聚类分析（即R型指标聚类）筛选代表性指标，以便更经济快捷地评价儿童的营养状态。*统计分析1．激活Analyze菜单选Classify中的HierarchicalCluster...项，弹出HierarchicalClusterAnalysis对话框(如图)*2．选择参与系统聚类分析的变量及其他相关设置（1）Cluster：Cases表示样品聚类；Variables表示变量聚类，系统默认样品聚类。（本例选择变量聚类）（2）Diplay：包括统计量表和统计图；3．点击Statistics...钮，弹出HierarchicalClusterAnalysis:Statistics对话框，选择Distancematrix，要求显示距离矩阵，点击Continue钮返回HierarchicalClusterAnalysis对话框（图）。*Agglomeration：凝聚过程表，显示聚类过程中每一步合并的类或观测量以及被合并的类或观测量之间的距离；Proximitymatrix；选择是否输出观测单位或变量间的相似矩阵；ClusterMembership：选择是否输出观测单位或变量间的所属的类别：NoneSinglesolution：要求在后面的编辑框中输入一个数值K（小于样品总数），表示输出划分成K类的结果；Rangeofsolutions：要求在后面的两个编辑框中分别输入一个数值K和M（K小于M），表示在划分成K到M类时，每个样品属于哪一类的结果。***5．系统聚类分析方法的参数设置：点击Method...钮弹出HierarchicalClusterAnalysis:Method对话框（如图）：（1）clusterMethod：系统提供7种聚类方法供用户选择：Between-groupslinkage：类间平均连接法；（本例选择）Within-groupslinkage：类内平均连接法；Nearestneighbor：最短距离法；Furthestneighbor：最长距离法；Centroidclustering：重心法，应与欧氏距离平方法一起使用；Medianclustering：中间距离法，应与欧氏距离平方法一起使用；Wardsmethod：离差平方和法，应与欧氏距离平方法一起使用。*（2）Measure：根据3种不同变量类型选择样品距离测量方法：Interval：在选择距离测量技术上，系统提供8种形式供用户选择：Euclideandistance：Euclidean欧氏距离，即两观察单位间的距离为其值差的平方和的平方根，该技术用于Q型聚类；SquaredEuclideandistance：Euclidean距离平方，即两观察单位间的距离为其值差的平方和，该技术用于Q型聚类；Cosine：变量矢量的余弦，这是模型相似性的度量；Pearsoncorrelation：相关系数距离，适用于R型聚类；；（本例选择）Chebychev：Chebychev距离，即两观察单位间的距离为其任意变量的最大绝对差值，该技术用于Q型聚类；Bl