聚类分析图的解释（聚类名词解释）
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聚类名词解释
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。在数据挖掘中，聚类也是很重要的一个概念。
系统聚类图怎么看不懂
SPSSAU可直接生成分层聚类图，配合帮助手册说明可更快速进行解读。
比如分两类的情况下：（6,10，7)是一类，剩下的是一类；
分三类的情况下：（6,10，7）一类，（5）一类，剩下的是一类；
四类的情况下：（6,10，7）一类，（5）一类，（2,3,9）一类，（1,3,4）一类。
扩展资料：
聚类结构形成的原则中若两个样品在已经分好的组中都未出现过，周把们形成一个独立的新组，
若两个样品中有一个是在已经分好的组中出现过，则把另一个样品也加人到该组中1若选出一对样品，都分别出现在已经分好的组中，这就把两组联结在一起。
若选出的一对样品都出现在同一组中，则这一对样品就不再分组了，在具体进行分类时，要依这四条原则反复进行，直到把所有样品都分类聚合完毕为止。
参考资料来源：百度百科-聚类分析谱系图
聚类分析树状图如何看
看懂聚类分析树状图需要一把尺子，与从左向右的横线垂直90度放下。此时，横线（一条线就是一个类别）被尺子截断，这些端点的个数就是该相对距离下的类别数目。
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
SPSS聚类分析提供两种类别图形的输出，第一种是软件默认的“冰柱图”，形状类似于冬天屋檐上垂下的冰柱，因此得名。第二种是“树状图”，在新版本软件中也称谱系图，像一个横着生长的树。
主要用于市场细分、用户细分等领域，利用SPSS进行聚类分析时，用于参与聚类的变量决定了聚类的结果，无关变量有时会引起严重的错分，因此，筛选有效的聚类变量至关重要。
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