【正文】 第二個表展示了 3個類中心點每次迭代的偏移情況，可知第一次迭代 3個類的中心點分別偏移了 ， ，直到第三次迭代 3個類的中心點偏移才達到指定判定標準（ 0）。 在 SPSS中依次點擊“ Analyze”→“Classify” →“K Means Cluster”，打開 KMeans Cluster Analysis對話框，將 8個變量選入 Variable框中，將表示地區(qū)的變量選入 Label Cases By欄中，將分類數(shù)（ Number of clusters）定為 3。很顯然，這三種方法的分類效果是有差異的。為便于對照，將三種方法分類的結果綜合列于表 106。 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 112 167。 實際例子 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 108 167。強制地把這些數(shù)據(jù)分成 K個類會導致無意義的聚類。在它的最簡單說明中，這個過程由下列三步所組成： K個初始類； 2. 進行修改，逐個分派樣品到其最近均值的類中去（通常用標準化數(shù)據(jù)或非標準化數(shù)據(jù)計算歐氏距離）。因為在計算機計算過程中無須確定距離（或相似系數(shù)矩陣），也無須貯存數(shù)據(jù)，所以，非譜系方法可應用于比系統(tǒng)聚類法大得多的數(shù)據(jù)組。太濃縮的方法不夠靈敏，太擴張的方法當樣本大時容易失真。本書中我們將介紹 SPSS軟件實現(xiàn)聚類分析的過程。 系統(tǒng)聚類中每次合并的類與類之間的距離也可以作為確定類數(shù)的一個輔助工具。譜系聚類法（系統(tǒng)聚類法）中我們最終得到的只是一個樹狀結構圖，從圖中可以看出存在很多類，但問題是如何確定類的最佳個數(shù)。 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 93 167。 聚類方法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 這就是類平均法的遞推公式。 聚類方法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 87 167。 聚類方法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 表 103 2020年 5個省市城鎮(zhèn)居民平均每人全年消費性支出數(shù)據(jù) 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 80 167。 聚類方法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 一、系統(tǒng)聚類法 系統(tǒng)聚類法(hierarchical clustering method)是聚類分析中諸方法中用的最多者。 類和類的特征 目錄 上頁 下頁 返回 結束 m, xx ?12020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 70 167。 相似性度量 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 62 167。 當對樣品進行聚類時，“靠近”往往由某種距離來刻畫。由于經(jīng)濟問題的復雜性，欲給類下一個嚴格的定義是困難的，在167。指標用有序的等級來表示，如文化程度分為文盲、小學、中學、中學以上等有次序關系，但沒有數(shù)量表示。在表中，“標準工資收入” 、“職工獎金” 、“職工津貼” 、“性別” 、“就業(yè)身份”等稱為指標，每戶稱為樣品。 為了克服定性分類時存在的不足，數(shù)學這個有用的工具逐漸被引進到分類學中，形成數(shù)值分類學。 聚類分析的基本思想 目錄 上頁 下頁 返回 結束 一、導言 近些年來，統(tǒng)計學的多元分析方法有了迅速的發(fā)展，多元分析的技術自然被引用到分類學中，于是從數(shù)值分類學中逐漸的分離出聚類分析這個新的分支。如果沒有一種客觀的方法，基于在總體內(nèi)區(qū)分群體的戰(zhàn)略選擇，比如市場細分將不可能?？傮w說來，多變量的圖表示法使資料呈現(xiàn)方式更直觀，更形象，借助這些工具可以使研究者對資料有較深的印象，同時利用這些作圖方法，可以幫助研究者對資料進行探索性分析，有助于進行更為專業(yè)的定量分析，形成合理結論。上面 35個上市公司的數(shù)據(jù)按此方法可以得到如下星座圖： 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 40 167。 星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 37 167。 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 34 167。 雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 30 167。點擊下一步，進入圖表選項對話框，在此可以對雷達圖的有關設置進行重新設定，點擊完成則生成如下雷達圖： 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 25 167。 雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 一、雷達圖 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 22 167。 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 17 167。 將前面的資料的數(shù)字部分輸入 S—Plus，并令文件名為，在命令窗口調(diào)用下面的函數(shù)： faces((gongsi), fill = T, which = 1:8, head = Faces of 35 ompanies,ncol=5,scale=T,byrow=T) 回連運行就可以生成 35個公司的臉譜圖，每一個公司用一張臉譜表示出來，但是，此時生成的臉譜圖不好與公司名對應，可將 35個公司名放入一個向量 a中，然后在上面的命令中加入選項 labels=a，即可生成如下臉譜圖： 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 14 167。 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 12 167。 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 8 167。下面我們舉例說明如何用 SPSS軟件作散點圖矩陣對資料進行分析。自20世紀七十年代以來，統(tǒng)計學家研究發(fā)明了很多多維變量的圖表示方法，以借助圖形來描述多元資料的統(tǒng)計特性，使圖形直觀、簡潔的優(yōu)點延伸到多變量的研究中去。2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 1 第九章 多變量的圖表示法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 ?167。本章主要介紹散點圖矩陣、臉譜圖、雷達圖等多變量的圖表示法的基本思想及作圖方法。 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 5 167。 散點圖矩陣 目錄 上頁 下頁 返回 結束 另外，有些統(tǒng)計軟件（如 Statistica 軟件）提供的畫散點圖矩陣的模塊同時在主對角線上可以畫出相應變量的直方圖，這樣就在散點圖矩陣上提供了更多的信息，即同時能通過該圖了解各變量的分布情況。 臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 按照 于 1973年提出的畫法，采用 15個指標，各指標代表的面部特征為： 1表示臉的范圍， 2表示臉的形狀，3表示鼻子的長度， 4表示嘴的位置， 5表示笑容曲線， 6表示嘴的寬度， 7~11分別表示眼睛的位置，分開程度，角度，形狀和寬度， 12表示瞳孔的位置， 13~15分別表示眼眉的位置，角度及寬度。 臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 輸出結 果 ： 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 15 167。 臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 在利用臉譜圖工具對觀測進行比較分析時，值得注意的一點是臉譜的形狀受各變量次序的影響很大，在本例中如果把八個指標的次序換一下，得到的臉譜圖就會有很大不同。 雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 EXCEL軟件提供了畫雷達圖的功能，它適合于觀測數(shù)較少的情形，這時可以方便地把各觀測畫到一張圖里面，便于對各指標進行對比，但是，當觀測數(shù)比較多時，畫到一張雷達圖里面就不太容易看出各觀測之間的接近程度，用EXCEL當然也可以對每一個觀測畫一張雷達圖，但此時轉差率已經(jīng)很低了。 雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 輸出結果 ： 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 26 167。 雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 31 167。 雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 SPlus所作星圖各半徑與原指標的對應關系為：從右邊起，水平的半徑為第一指針，逆時針旋轉，星圖的各半徑分別對應第二、第三等各個指標，根據(jù)星圖各條半徑的長短，可以很容易地判斷對應指標在各公司中的相對水平，以此來分析各公司的運營能力。 星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 38 167。 星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 41 167。但是，多變量的圖表示法只能是給人一種大概的印象，利用它來形成結論還很是不夠，實際中必須結合其它統(tǒng)計分析方法并結合所分析的具體問題，綜合定量分析與定性分析，才能得到較為合理可信的結論。其他領域也會遇到類似的問題，從自然科學領域（比如為多種動物群體 —昆蟲、哺乳動物和爬行動物的區(qū)分建立生物分類學）到社會科學領域（比如分析不同精神病的特征）。 我們認為，所研究的樣品或指標（變量）之間是存在著程度不同的相似性（親疏關系）。后來隨著多元分析的引進，聚類分析可以用來對案例進行分類，也可以用來對變量進行分類。若對戶主進行分類，還可以采用其他指標，如“子女個數(shù)” 、“政治面貌” 等，指標如何選擇取決于聚類的目的。 （ 3）名義尺度。 ，我們將給類一些待探討的定義。另一方面，當對指標聚類時，根據(jù)相關系數(shù)或某種關聯(lián)性度量來聚類。 相似性度量 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 63 167。 類和類的特征 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/10/5 中國人民大學六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 71 167。它包含下列步驟 ,見圖 105。 聚類方法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 1 2 3 4 5102 122 3 03 457 .91 158 9 04 284 .60 139 1 356 .80 05 195 .14 128 1 452 .80 208 .90 0????????遼　寧　浙　江　河　南　甘　肅　青　?！?