文档介绍：
判别分析，即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有 n 个样本，对每个样本测得p项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k个类别（或总体） 中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，
具体类数的确定，离不开实践经验的积累；有时也可以借助系统聚类法以一部分样品为 对象进行聚类，其结果作为K—均值法确定类数的参考。
K 均值法的基本思想是将每一个样品分配给最近中心（均值）的类中。系统聚类对不同的类 数产生一系列的聚类结果，而K—均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确定， 有时也可以借助系统聚类法以一部分样品为对象进行聚类，其结果作为K均值法确定类数的 参考。
有序聚类就是解决样品的次序不能变动时的聚类分析问题。如果用X , X ，…,X
（1） （2） （n ）
表示n个有序的样品，则每一类必须是这样的形式，即X , X ，…,X ，其中1 < i < n,
（i） （i+D （j）
且j < n ,简记为G = ｛i,i +1, , j｝。在同一类中的样品是次序相邻的。一般的步骤是(1)
i
计算直径｛D (i,j) ｝。(2)计算最小分类损失函数｛L[p(l,k)]｝。⑶确定分类个数k。(4)最优分 类。
( 1)用最短距离法进行聚类分析。
采用绝对值距离，计算样品间距离阵
10
210
5 4 3 0
8 7 6 3 0
10 9 8 5 2 0
由上表易知中最小元素是 于是将，，聚为一类，记为
计算距离阵
0
30
6 3 0
8 5 2 0
中最小元素是=2于是将，聚为一类，记为
计算样本距离阵
0
30
6 3 0
中最小元素是于是将，聚为一类，记为
因此，
G 4-1
二附
1
百
( 2)用重心法进行聚类分析 计算样品间平方距离阵
4
1
0
25
16
9
0
64 49 36 9 0
100 81 64 25 4 0
易知中最小兀素是于是将,，聚为一类，记为
计算距离阵
0
16 0
49 9 0
81 25 4 0
注：计算方法，其他以此类推。
中最小兀素是=4 于是将,聚为一类,记为
计算样本距离阵
0
16
0
64
16
0
中最小兀素是 于是将,聚为一类,记为 因此,
采用系统聚类分析结果如下：
便用平均联接（组间）笛树状图
由树状图可以看到，如果分为两类，则第9 个地区即上海为一类，其他地区为一类；若分为 三类，则9 为一类，1 和 11即北京和浙江为一类，其他地区为一类。以此类推。
K 均值聚类分析结果如下：
聚类
乍成员
案例号
x7
聚类
距离
1
北京
1
2
天津
1
3
河北
3
4
山西
3
5
内蒙古
3
6
辽宁
1
7
吉林
1
8
黑龙江
3
9
上海
2
.000
10
江苏
1
11
浙江
1