大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
spss基本分析总结
聚类分析和判断分析
当观察值个数较多或文件非常大时，应使用快速聚类分析。层次聚类在大数据下图形过于分散，不易解释。
连续变量的样本距离测量方法
| 测量方法 | 计算公式 |
|---|---|
| 欧式距离 |   |
| Chebychev距离 |   |
| Block距离 |  |
| Minkowski距离 |  |
| Customized用户自定义距离 |  |
连续变量的样本亲疏程度的其他测量方法
- Pearson相关系数
- Sosine相似度
Sosine计算公式：
顺序或名义变量的样本亲疏程度测量方法
- Chi-square measure
- Phi-square measure
样本与小类，小类与小类亲疏关系计算方法
- 最短距离法
- 最长距离法
- 类间平均链锁法
两小类之间的距离为两个小类内所有样本间的平均距离 - 类内平均链锁法
- 重心法
- 离差平方和法
聚类过程中，让小类内各个样本的欧氏距离总平方和增加最小的小类合成一类
SPSS层次聚类分析概要结果
凝聚状态表：
快速聚类分析计算过程
- 指定用户聚类为几类
- 确定K个类的初始类中心点
- 计算样本数据点到k个类中心点的欧氏距离
- 重新确定k个类的中心点
- 迭代到判断要求为止
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/180945.html原文链接：https://javaforall.cn
【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...