聚类分析&主成分分析实例·分析某地区35个城市2004年的7项经济统计指标数据（1）试用最短距离法对35个城市综合实力进行系统聚类分析，并画出聚类谱系图a.软件操作及原理b.数据结果及分析.a.软件操作及原理——操作.a.软件操作及原理——操作.a.软件操作及原理——标准差标准化原理.a.软件操作及原理——欧氏距离原理.凝聚状态
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
的第一列表示聚类分析的第几步；第二列、第三列表示本步骤聚类中那两个样本或小类聚成一类；第四列是相应的样本距离或小类距离；第五列、第六列表明本步骤聚类中，参与聚类的是样本还是小类。0表示样本，数字n(非0)表示由第n部聚类产生的小类参与本步骤聚类；第七列表示本步骤聚类的结果将在下面聚类的第几部中用到。a.软件操作及原理——最短距离聚类法原理聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集211725.0600062529.06500633334.085001242635.089002853031.1040086517.1082197818.108001782030.11505109516.123601010520.127981111532.1281001212533.1291131313514.1361201514621.150001615522.1601301716611.166140271758.1821571818519.19017020191315.19600242057.197180212145.1980202222428.1992102323412.2012202424413.2042319252534.235024262639.240250272736.25526162828326.270274292923.3910283030223.4182903131224.551300323212.6320313333110.7703203434127.8183300.在不同的聚类标准（距离）下，聚类结果不同，当距离标准逐渐放大时，35个区域单元被依次聚类。当距离为0时，每个样本为单独的一类；当距离为5，则35个区域单元被聚为11类；当距离为10，则35个区域单元被聚为7类；当距离为15，则35个区域单元被聚为5类；当距离为20，则35个区域单元被聚为3类；最终，当聚类标准（距离）扩大到25时，35个区域单元被聚为1类。b.数据结果及分析.聚类分析&主成分分析实例·分析某地区35个城市2004年的7项经济统计指标数据（2）试用主成份分析法对35个城市7项经济指标进行主成分分析，并分析其综合实力。a.软件操作b.数据结果及分析.a.软件操作.a.软件操作.b.数据结果及分析——Bartlett验证因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验。KMO检验用于检查变量间的偏相关性，取值在0~1之前。KMO统计量越接近于1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在0.7以上时效果比较好；当KMO统计量在0.5以下，此时不适合应用因子分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。.b.数据结果及分析——主成分因子一般取累计贡献率达85%~95%的特征值所对应的第1、第2、…、第m（m≤p）个主成分。.b.数据结果及分析——变量与因子联系系数变量与某一因子联系系数绝对值越大，则该因子与变量关系越近。将第一因子代替x4,x5,x6,x7;将第二因子代替x1,x2,x3即可得到旋转矩阵，使复杂的矩阵变得简洁。.b.数据结果及分析——变量与因子联系系数变量与某一因子联系系数绝对值越大，则该因子与变量关系越近。将第一因子代替x4,x5,x6,x7;将第二因子代替x1,x2,x3即可得到旋转矩阵，使复杂的矩阵变得简洁。.b.数据结果及分析——变量与因子联系系数第1主成分与所有变量成正相关，与x4,x5,x6,x7呈现出较强的正相关，因此可以认为第1主成分是2014年城市经济结构的代表。第2主成分与x1,x3呈现出较强的正相关，x2呈现出较强的负相关，因此可以认为第2主成分是2014年农业经济的代表。.聚类分析&主成分分析实例·分析某地区35个城市2004年的7项经济统计指标数据（3）以第一、二、三主成分为变量，进行聚类分析，结果又怎样呢？a.软件操作b.数据结果与对比.a.软件操作.a.数据结果与对比聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集211725.0600062529.06500633334.085001242635.089002853031.1040086517.1082197818.108001782030.11505109516.123601010520.127981111532.1281001212533.1291131313514.1361201514621.150001615522.1601301716611.166140271758.1821571818519.19017020191315.19600242057.197180212145.1980202222428.1992102323412.2012202424413.2042319252534.235024262639.240250272736.25526162828326.270274292923.3910283030223.4182903131224.551300323212.6320313333110.7703203434127.8183300聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集211725.02400522635.045003131831.04700154529.0520055517.05541763234.06300117530.0675098621.06900259520.069701010522.0709013113233.0726019121928.076001813512.0771001414514.0801301615818.08403161658.08514151717516.0861601818519.09317121919532.0961811202057.0991902121511.1072002222515.120210232335.1360222424313.151230272546.170082826223.17700272723.1772624282824.1902725292912.215028303019.2172903131126.2583023232124.3013103333110.3343203434127.5713300.a.数据结果与对比.Thankyouforyourlistening.感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络，如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
浙公网安备 33021202002483