層次聚類（系統聚類教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用 聚類分析中，聚類分析中，之間的親疏程度是極為重要 教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用服務質EABCD 當我們對事物進行分類時，總是要選定一種度量用以衡量兩個事物間的接近程度，以便把相互接近的放在一起形成一類，而把疏遠的分別放在不同的類別之中。一般可選用7教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用1、定距型變 間距離的計算方k(xy)2iikxik

736668 卡方（Chi-Squaremeasure）距離Phi方（Phi-Squaremeasure）距離3、二值（Binary）變 間距離的計算方 教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用矩結論:由于3.61004005教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用

樣本

d(i,j) b abc101ac0bd101ac0bd教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用品質型間的距簡單匹配(simplematching看111110001（，）：a=2b=1c=0（，）：a=1b=2c=0近

樣本

J(i,j)

bcabc樣本

101101ac0bd(四)品質型間的距看打讀小110(,)1:a=2b=1c=0d=0(,= d(x,y= (,)1:a=2b=1c=0d=0J(x,y)=1/(1+2)=1/3 (,a=0b=0c=1d=2J(,)=1/1=1(不相同

查1檢查2檢查3檢查4女男

d(,)

020

d(,)

11111

d(,)

1 11

教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用學（人投入經（元數（項樣本的歐氏元萬238作如下假設所有作如下假設

均值表示

標準差表

11n1n1n1nxj 2

xj

nn

SjxijS若Sji1,2,,njj若Sj1i1ixijR若Rj i1,2,jj,n若RjRange，變教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用 與小類教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用 ?? ?????組間平均連接（Between-groupLinkage)間樣品的平均距離。（這是系統缺省的方法間樣品的平均距離。（這是系統缺省的方法???????d 9d1d2d3d4d56x1, x2,y2教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用(65.5)2(55.5)(65.5)2(55.5)2(13)2(53)2教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用最遠鄰居（FurthestNeighbor）距離：與小類中每個個中每個距離的平均值。每個距離以及小類內各間距離的平均值。重心（Centroidclustering）距離：與小類的重心點的距五五座商場兩歐氏距離的矩陣EuclideanThisisadissimilarity教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用層次聚類的基本 2、把參與層次聚類分析的變量選到6、單擊Method按鈕指定距離的計算教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用適用于連續型定距變Counts框中的方算與小類、小類與小類間距離的方法異，應在TransformValues框中的Standardize表示針對變Q型聚類分析；Bycase教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用8、單擊Statistics按鈕指定輸出哪些統教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用Proximitymatrix表示輸出間的距離矩陣；本所屬類，SingleSolution表示指定輸出當分成n類時各樣本所屬類，是單一解。Rangeof層次聚類中的凝聚狀態表AgglomerationClusterStageClusterClusterClusterClusterClusterNext145003212004334014413230上表中第一列表示聚距或類；第七列表示本步聚類的結果將在以下第幾步中用教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用層次聚類中的類成員Cluster層次聚類中的類成員Cluster321:A112:B113:C224:D32:E329、單擊Plot按鈕指定輸出哪種聚類分析教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用 指定輸出冰掛圖，其中，Allclusters表示輸出聚類分析每個階段的冰掛圖，Specifiedrangeofclusters表示只輸出某個階教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用層次聚類的層次聚類的冰掛圖VerticalN 4:D商3:C商1XXXXXXXXX2XXXXXXXX3XXXXXXX4XXXXXX 2005年江蘇省13距對13個市進行分類的聚類 歐距教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用 教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用一個圖 (b)任取兩個聚 (d)求各類中教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用 教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用K-Means聚類分析的操作教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用在NumberofClusters框中輸入聚類數目，該Centers按鈕，并在Readinitialfrom框后給出教育教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用在MethodIterateandclassify表 單擊Iterate按鈕確定中止聚類的條件。在umiterations框后輸入最大迭代次數，在Convergencecriterion框后輸入類中心的偏移量。另外，Userunningmeans選項，選中表示每當一個到數據編輯窗口中，其中Clustermembership表示保存樣本所屬類的類號；Distancefromclustercenter表示保存樣本距各自方式。Statistics框中，Initialclustercenters表示輸出初始類中心點；ANOVAtable表示以聚類分析產生的類為控制變量，量的方差分析表；Clusterinformationforeachcase表示輸出樣至此完成了K-Means聚類分析的全部操作聚類分析案教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用《2009《2009教教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用 TotalVarianceKMOandTotalVarianceeasureofApprox.Chi-Initial ExtractionSumsofSquared RotationSumsofSquared%ofCumulative%ofCumulative%ofCumulative12349056789大教大教二月日照時ExtractionMethod:PrincipalExtractionMethod:Principal123123ExtractionMethod:PrincipalComponent RotationMethod:VarimaxwithKaiserNormalization.大教大教四月日照時

RotatedComponent -五月日照時ExtractionMethod:PrincipalComponent RotationMethod:VarimaxwithKaiserNormalization.

-

-

- Rotationconvergedin4第一因子冬春季日照時數六、七、月日照時數變量決定——夏季日照時數 十、十一、十二月日照時數變量決定——秋季日照時教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用教育經濟與管理系：《教育統計與SPSS應用StageClusterClusterClusterClusterClusterClusterNext100200317008450050096340070