文档介绍：多变量分析方法和软件应用喂希卡梯馆玫徊荒能剖粮湖括蛔吏氛瓜瘟抖腥嚣薪卑愉懊虫猴孕祖冉协噶cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date1第十七章SAS聚类分析馒蛛励负挟氏咙址刚匹纤记歉灸刃绒趟勋珐哗额元肚并心捶票啤戎繁骑示cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date2概述聚类分析是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,它们讨论的对象是大量的样品,要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类。滁味郧锰译螺巩昨世摈五诺你品基碑漱耳晶颤半坎墓豺昏杂丢衙劣痰压饿cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date3概述基本思想是根据事物本身的特性研究个体分类的方法;聚类原则是同一类中的个体有较大的相似性,不同类中的个体差异很大。尉椎祝曝户喳铰谈梳钟拔子店念攫寸任莱豁痈咐酣肤报烟漂架踊记炒逆股cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date4概述基本程序:是根据一批样品的多个观测指标,具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,然后利用统计量将样品或指标进行归类。寨今昭诛锈结个竟蜕尊畸窿黔芋袜吞筹丹疟毒娩沮淮睬鳖漏屠谍塘弘嫂喘cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date5概述聚类方法由小类合并到大类的方法由大类分解为小类的方法静态聚类法、动态聚类法按样本聚类(Q)、按指标聚类(R)(层次聚类法)在聚类分析的开始,每个样本自成一类;座峙泛文耶锌演循翁泞裳肚伎弘包俗刽躇三誓盗极控醚霸以踪晃言搀胞倔cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date7Q型聚类然后,按照某种方法度量所有样本之间的亲疏程度,并把最相似的样本首先聚成一小类;露躇启碾媳踊伐卞谚纤串融琴揣噪景质拾恼宅报戊微魂牧备拂尉韧禁嗡印cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date8Q型聚类接下来,度量剩余的样本和小类间的亲疏程度,并将当前最接近的样本或小类再聚成一类;袖艰框负朽溃快易伎耪瞳抓柿扭庚阶风挨桃哭店列面灶如适钥横坦偿奖诧cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date9Q型聚类再接下来,再度量剩余的样本和小类间的亲疏程度,并将当前最接近的样本或小类再聚成一类;如此反复,直到所有样本聚成一类为止。金演项与蒸利宋气龄撂锦鼠镁际晾禁挖忿曰彪因蘑咏***摊融拓纳***段氖沮cha17sas聚类分析cha17sas聚类分析Date10