层次聚类英文

hierarchical cluster analysis层序聚类分析层序聚类分析；聚类分析；层次聚类分析；双语例句1. Meanwhile the methods and the characters of their nutritional evaluation with hierarchicalcluster analysis were discussed. 根据分类结果,讨论了利用聚类分析进行牧草营养价值评定的特点和使用方法.2. Analysis and Evaluation on Artificial Cultivating Grass with Hierarchical Cluster. 与牧草营养成分聚类分析与评价>>相似的文献.*********************************************************************祝学习进步！如果不明白，请再问；如果对你有所帮助，请点击本页面中的“选为满意回答”按钮，谢谢！**********************************************************************

hierarchical cluster analysis [英]ˌhaiəˈrɑ:kikəl ˈklʌstə əˈnæləsis [美]ˌhaɪəˈrɑrkɪkəl ˈklʌstɚ əˈnælɪsɪs 层序聚类分析 [例句]Hierarchical cluster analysis of tobacco leaves from different areas based on fractal color.基于颜色分形的不同产地烟叶聚类分析。请采纳如果你认可我的回答，敬请及时采纳，~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力

一。简单介绍 按照特征来分； 目的在于人士能够同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同的相似度，而不同类别 之间具有较大的差异性， 对变量进行聚类分析 并定制出使用与不同的类别的解决方案 我们为了合理的进行聚类，需要次用适当的额指标来衡量研究对象之间的练习紧密程度 常用的指标有距离和相似系数 相似系数--相关系数 托尼盖的聚类分析方法可能得到不同的分类结果，或者聚类分析方法但是所分析的便令不同， 对于聚类结果的合理性判断比较主观，只要类别内相似性类别建差异性都能得到合理的解释和判断，就认为聚类结果是可行的。但是这样可能会忽略掉一些小众的群体的存在 的道具类结果后，还必须结合行业特点和实际业务发展情况，对结果进行综合Fenix和有前瞻性的解读 ------------ 二。分析步骤 1.确定需要参数与聚类分析的变量 2.对数据进行标准化处理 3.选择聚类方法和类别的个数 4.聚类分析个数解读 2.1聚类方法 快速聚类（k-means cluster）：也称k均值聚类，他是按照一定的方法选取一批聚类中心点，让个案向最近的聚类中心点聚集形成初始分类，然后按照最近距离原则调整不合理的分类，直到分类合理为止 系统聚类（HIerarchical Cluster）：也称层次聚类，首先将参与聚类的个案（或变量）各视为一类，然后根据俩个类别之间的距离或相似性逐步合并，知道所有个案（或变量）合并为一个大类为止 二阶聚类：也称俩步聚类，一种智能聚类方法，分为俩个步骤1.预聚类，根据定义的最大了别数岁个案进行初步归类2.正式聚类：根据第一步中得到的初步归类进行在聚类并确定最终聚类的结果，并且在这一部中，会根据一定的统计标准确定聚类的类别数 ----------- 三。案例分析 1.快速聚类分析 分析--分类--k-均值分类 将沟通的分，业务得分，领导能力得分变量移置变量中--员工ID移置个案标注依据 聚类树种可输入期望值，预计将员工分为3组，因此输入3 保存--勾选聚类成员--继续--k均值聚类分析对话框--继续--确定 1.2快速聚类分析解读： 01 初始聚类分析 3个数据作为快速聚类的初始位置 本例中分别选择了员工ID为三人作为初始聚类的初始位置 第二个输出结果是“迭代历史记录”该结果显示了本次快速聚类分析的一共迭代的次数。迭代的过程可以理解为每个类别与初始位置之间单位距离改变情况，当这个距离变动非常小的时候，迭代就完成了、本例中一共迭代了4次，初始位子最小是82.158 第三个输出结果：“最终聚类中心”，该最终聚类中心和初始聚类中心相比；在数值上发生了变化，说明通过迭代的计算过程，每个类别的位置都发生了偏移 第四个输出结果“每个聚类中心得个案项目”，如图10-9所示，该结果显示了每个类别中所包含的数据量，本例中类别1  本案例中聚类1 包含了4 个员工 类别2 中包含了6个员工 类别三种包含了21个员工 数据文件中也新城了一个名为Qcl_1的变量，如下图所示，其中变量值表示每个案例所属的类别 应该讲这个分类结果和参与聚类分析的变量制作交叉表，计算元工各类别员工在沟通过，业务，领导三方面的各自的平均值，一遍了解每一类别员工的特征 3.计算交叉表 分析--表--定制表--将QCL_1拖动到右侧的列区域上，将沟通能力和也无能李得分领导得分这三个变量拖动大右侧（行）区域上，摘要统计中的汇总方式采用默认的平均值--确定 ---------- 二.交叉表 从交叉表中可以看出： 1.类别1的员工在各绩效评估指标的平均得分都比较低，可以认为是“工作表表现较弱”的组别 2.类别2 的员工在各级评估指标的平均分得分处于中间水平，则认为是“工作表现较强”的组别 3.类别3的员工在各绩效评估指标的平均分处于中间水平，则认为是“工作保险中等”的组别 ----------- 三.系统聚类分析操作 分析--分类--系统聚类--系统聚类分析 将沟通能力，业务能力，领导能力得分移入变量--统计-- 将解的范围调整到3-4--继续--图--勾谱系图--在冰柱图下方选择【无】--继续 系统聚类分析和快速聚类分析的第二个不同之处 1.谱系图：也称树状图，以树状的形式展现个案被分类的过程 2.冰柱图：以“X"的形式显示全部类别或指定类别的数的分类过程 在实际应用中，俩种图形选择其一种输出即可，但是从应用范围和可读性来看，谱系图更加直观 ---- 方法--（聚类分析：方法）--组件联结--瓦尔德法--组间联结--测量--平方欧氏距离--计数--卡方测量--平方欧式距离--转换值--一般用z得分--测量应选择区间想--平方欧式距离--z得分--按变量（每个变量进行标准化）-继续 ---------- 3.2 系统聚类分析结果解读 1.“个案处理摘要”：该结果主要提供了数据量，缺失值信息和测量方法，本例中，该表显示了21个，无确实个案，采用的测量方法为“平方欧式距离” 2.“集中计划”--聚类过程 第一步聚类是编号8 和21 的个案合并 第二步聚类是编号8和18的个案合并 3.”聚类成员“将所有个案对应的分类结果集中展示。实际上以结果已经心啊是在数据文件中，用clu3_1,clu4_1俩个变量表示（clu是系统局了我i的分类结果变量的前缀，后面的数字为类别数，下划线后免得数字为系统聚类分析结果保存的次数 4."谱系图“该图形能直观地表示出整个聚类的全过程，另外分类姐果用一个相对距离25 的刻度来表示，如果要看某一类别所包含的数据，只要从上面王下切，划过几条横线，对应的个案就分了几类如果要看2个类别的分组结果，只需要藏刻度为20的地方往下切，第一组编号：8-12，第二组：5-16 ------ 3.3继续将分类结构和参与聚类分析的变量制作交叉表，计算各个类别元共公共在沟通，业务，领导三方面呢能李的平均值，一边了解每一类别员工的特征，此外，还要显示出一类别所包含的个案数 分析--描述统计--频率-将clu3_1clu4_1 拖到右侧的变量区域上 显示分类结果和三个变量的交叉表，单机分析--表--定制表--将clu3_1和clu4_1 移入列变量中，将沟通能力，业务能力得分，领导能力得分移入行中--生成交叉表 从频率表可知clu3的类别2和clu4的类别2，clu3的类别3，clu3的类别4的人数一致 clu3与clu4的区别在于，clu4的类别1和类别4 合起来就是clu3的类别1 从交叉表结合频率表可知 1）clu3的类别2和clu4的类别2为同一批员工，业务能李得分是最高的，也就是说，这一类的员工也无能力很强，但是另外俩个能力较为薄弱 2）clu3的类别2分值整体较高，属于表现良好的员工，此类个指标分支均较低，可以认为这一类的员工整体能力较差 3）clu3的类别2分支整体较高，属于表现良好的一批员工，而clu4将其细分为呢能力优秀的类别2 和能力一般的类别3 ---------- 二阶聚类分析 分析--分类--二阶聚类--二阶聚类分析--将学历/性别变量一致【分类变量框中】--将沟通能力得分，业务能力得分，领导能力得分三个变量移至连续变量中--输出--二阶聚类：输出--勾选输出下面的透视表，工作数据文件下的【创建聚类了成员变量】--继续--确定二阶聚类会自动分析并输出最有聚类数