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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
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