【正文】 ， 剩余的公司大體可以歸為一類(lèi)。用 EXCEL畫(huà)雷達(dá)圖的方法，比如僅對(duì)深能源和深南電兩公司畫(huà)雷達(dá)圖，方法如下： 在 EXCEL窗口中，輸入資料格式如下： 公司簡(jiǎn)稱(chēng) 凈資產(chǎn)收益率% 總資產(chǎn)報(bào)酬率% 資產(chǎn)負(fù)債率 % 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 已獲利息倍數(shù) 銷(xiāo)售增長(zhǎng)率 % 資本積累率 % 深能源Ａ 深南電Ａ 22 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 24 167。 雷達(dá)圖與星圖 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 對(duì) stars函數(shù)作簡(jiǎn)要說(shuō)明， Full=T，是指定每一個(gè)星圖都包括一個(gè)整圓，若此項(xiàng)選為 F，則每一個(gè)星圖僅只包括上邊半圓， scale=T，指對(duì)每一個(gè)指針都轉(zhuǎn)換到范圍 [0， 1]，即最大取值為 1，最小的取值為 0，其它取值均轉(zhuǎn)換為 0~1之間的數(shù)。按照上面的方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)格化，對(duì)每一個(gè)變量賦予適當(dāng)?shù)臋?quán)重，然后以（ ）式各點(diǎn)的路徑作為在星座圖中的坐標(biāo)，然后畫(huà)出各點(diǎn)的散點(diǎn)圖，則畫(huà)出的散點(diǎn)圖實(shí)際上就是星座圖。 聚類(lèi)方法 ?167。例如在經(jīng)濟(jì)研究中，為了研究不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民生活中的收入及消費(fèi)狀況，往往需要?jiǎng)澐譃椴煌念?lèi)型去研究；在人口研究中，需要構(gòu)造人口生育分類(lèi)模式、人口死亡分類(lèi)函數(shù)，以此來(lái)研究人口的生育和死亡規(guī)律。變量用連續(xù)的量來(lái)表示，如“各種獎(jiǎng)金”、“各種津貼”等。 相似性度量 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 從一組復(fù)雜數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的類(lèi)結(jié)構(gòu)，必然要求進(jìn)行“相關(guān)性”或“相似性“度量。 相似性度量 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 68 167。指標(biāo)名稱(chēng)及原始數(shù)據(jù)見(jiàn)表 103。 聚類(lèi)方法 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 90 167。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 97 167。最長(zhǎng)距離法、重心法、類(lèi)平均法、離差平方和法適用于橢圓形的類(lèi)。 聚類(lèi)方法 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 二、 K均值法 非譜系聚類(lèi)法是把樣品（而不是變量）聚集成 K個(gè)類(lèi)的集合。如最終分類(lèi)與原來(lái)一樣，則不必再行計(jì)算；否則，須另行考慮聚類(lèi)算法。 實(shí)際例子 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 上面介紹的幾種系統(tǒng)聚類(lèi)方法，并類(lèi)的原則和步驟基本一致，所不同的是類(lèi)與類(lèi)的距離有不同的定義。 實(shí)際例子 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 表 106（續(xù)） 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 121 167。 實(shí)際例子 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 127 167。點(diǎn)擊“ OK”得到聚類(lèi)結(jié)果如下： 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 123 167。 實(shí)際例子 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 圖 類(lèi)平均法譜系圖 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 117 167。 實(shí)際例子 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 110 167。 若不在一開(kāi)始就粗略地把樣品分到 K個(gè)預(yù)先指定的類(lèi)（第 1步），那我們也可以指定 K個(gè)最初形心（種子點(diǎn)），然后進(jìn)行第 2步。 有關(guān)系統(tǒng)聚類(lèi)法的性質(zhì)，學(xué)者們還從其他角度提出了比較優(yōu)與劣的原則。如果以 y軸為聚合系數(shù)， x軸表示分類(lèi)數(shù)，畫(huà)出聚合系數(shù)隨分類(lèi)數(shù)的變化曲線，會(huì)得到類(lèi)似于因子分析中的碎石圖，可以在曲線開(kāi)始變得平緩的點(diǎn)選擇合適的分類(lèi)數(shù)。 聚類(lèi)方法 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 kGG ,1 ?2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 95 167。 最長(zhǎng)距離法克服了最短距離法鏈接聚合的缺陷，兩類(lèi)合并以后與其他類(lèi)的距離是原來(lái)兩個(gè)類(lèi)中的距離最大者，加大了合并后的類(lèi)與其他類(lèi)的距離。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 78 167。 相似性度量 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 64 167。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 52 167。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 49 167。于是根據(jù)一批樣品的多個(gè)觀測(cè)指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間的相似程度的統(tǒng)計(jì)量，以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類(lèi)型的依據(jù)，把一些相似程度較大的樣品（或指標(biāo)）聚合為一類(lèi)，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品（或指標(biāo)）又聚合為另外一類(lèi)，關(guān)系密切的聚合到一個(gè)小的分類(lèi)單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個(gè)大的分類(lèi)單位，直到把所有的樣品（或指標(biāo)）都聚合完畢，把不同的類(lèi)型一一劃分出來(lái)，形成一個(gè)由小到大的分類(lèi)系統(tǒng)。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 43 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 44 第十章 聚類(lèi)分析 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 ?167。 星座圖 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 39 167。 雷達(dá)圖與星圖 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 二、星圖 星圖的形狀與雷達(dá)圖很相似，甚至有的文獻(xiàn)把兩者看成一回事。 SPlus軟件也收入了雷達(dá)圖的畫(huà)法，下面我們舉例說(shuō)明雷達(dá)圖的畫(huà)法。 臉譜圖 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 對(duì) faces函數(shù)的子選項(xiàng)作簡(jiǎn)要說(shuō)明，因?yàn)橥暾哪樧V圖共需 15個(gè)變量，而此處只有八個(gè)變量，F(xiàn)ill=T是指將由后七個(gè)變量決定的臉的部位畫(huà)在相應(yīng)的中央位置， which=1:8是指用資料集 gongsi的前八列畫(huà)臉譜圖， head指定圖的標(biāo)題， ncol確定輸出時(shí)每列輸出臉譜圖的個(gè)數(shù)， scale=T指在畫(huà)臉譜圖時(shí)將各變量都變換到 (0,1)之間，byrow=T是指輸出時(shí)臉譜圖列行排列，這有助于我們將臉譜圖與相應(yīng)的公司名對(duì)應(yīng)起來(lái)。對(duì)于 Statistica軟件的用法這里不做過(guò)多說(shuō)明，對(duì)于上面的資料，用 Statistica軟件作散點(diǎn)圖矩陣得到結(jié)果如下： 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 9 167。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 3 第九章 多變量的圖表示法 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 因?yàn)閷?duì)資料的圖表示法只是以一種直觀的方式再現(xiàn)資料，不同的研究者習(xí)慣的資料顯示方式可能會(huì)有很大不同，因此，不同于其它統(tǒng)計(jì)方法，大部分圖表示法都沒(méi)有非常嚴(yán)格的畫(huà)圖方法，研究者可以根據(jù)自己的習(xí)慣設(shè)定某些規(guī)則以更方便地揭示資料之間的聯(lián)系。而當(dāng)變量個(gè)數(shù)為 3時(shí)，雖然仍可以做三維的散點(diǎn)圖，但這樣做已經(jīng)不是很方便，當(dāng)變量個(gè)數(shù)大于 3時(shí)，就不能用通常的方法作圖了。另外， SPSS軟件還有一些選項(xiàng)可以幫助我們由散點(diǎn)圖矩陣得到更多信息，資料集 religion的含義是主要的宗教信仰，在 Scatterplot Matrix對(duì)話框中將 religion變量選作標(biāo)記變量（選入 set markers by）框中，則在輸出的散點(diǎn)圖矩陣中，不同宗教信仰的國(guó)家以不同的顏色畫(huà)出，借此可以作更詳細(xì)的分析，此處不再詳述。 S—Plus畫(huà)臉譜圖的方法非常簡(jiǎn)單，只要調(diào)用 faces函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)了。 臉譜圖 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 21 167。 雷達(dá)圖與星圖 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 29 167。 星座圖的基本畫(huà)圖方法為： 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 36 167。 星座圖 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 除本章介紹的幾種方法外，多變量的圖表示法還有塑像圖、輪廓圖、樹(shù)形圖等，這幾種方法也是對(duì)每一個(gè)觀測(cè)生成一張圖，圖形的不同部分則表示觀測(cè)不同指標(biāo)的取值，有興趣的讀者可以參閱文獻(xiàn) [11]。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 46 167。 例 若我們需要將下列 11戶(hù)城鎮(zhèn)居民按戶(hù)主個(gè)人的收入進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)每戶(hù)作了如下的統(tǒng)計(jì)，結(jié)果列于表101。第一位重要的問(wèn)題是“什么是類(lèi)”？粗糙地講，相似樣品（或指標(biāo)）的集合稱(chēng)作類(lèi)。 相似性度量 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 61 167。 類(lèi)和類(lèi)的特征 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 77 167。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 86 167。 重心法和類(lèi)平均法的聚類(lèi)圖見(jiàn)圖 10圖 109。 準(zhǔn)則 4：若采用幾種不同的聚類(lèi)方法處理，則在各自的聚類(lèi)圖上應(yīng)發(fā)現(xiàn)相同的類(lèi)。歸納起來(lái)說(shuō)，和類(lèi)平均法相比，最短距離法、重心法使空間濃縮；最長(zhǎng)距離法、離差平方和法使空間擴(kuò)張。這種聚類(lèi)方法的思想是把每個(gè)樣品聚集到其最近形心（均值）類(lèi)中去。 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 107 167。圖 101圖 101圖 1014分別顯示了三種方法的分類(lèi)結(jié)果。 實(shí)際例子 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 例 10． 5 我們?nèi)砸?2020年 31個(gè)省、市、自治區(qū)的城鎮(zhèn)居民月平均消費(fèi)支出數(shù)據(jù)為例，在 SPSS中利用 K均值法對(duì) 31個(gè)省、市、自治區(qū)的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平進(jìn)行聚類(lèi)分析。第三個(gè)表展示了 3個(gè)類(lèi)的最終類(lèi)中心情況，總體來(lái)看，第一類(lèi)各指標(biāo)值仍是最優(yōu)的。那么究竟采用哪一種分類(lèi)為好呢？一種方法是根據(jù)分類(lèi)問(wèn)題本身的知識(shí)來(lái)決定取舍。 實(shí)際例子 目錄 上頁(yè) 下頁(yè) 返回 結(jié)束 2020/10/5 中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心 113 167。 許多聚類(lèi)算法都要求給定 K，而選擇幾種算法進(jìn)行反復(fù)檢驗(yàn)，對(duì)于結(jié)果的分析也許是有好處的。 非譜系聚類(lèi)法或者一開(kāi)始就對(duì)元素分組，或者從一個(gè)構(gòu)成各類(lèi)核心的“種子”集合開(kāi)始。 由于上述的聚類(lèi)方法得到的結(jié)果是不完全相同的。 確定分類(lèi)數(shù)的問(wèn)題是聚類(lèi)分析中迄今為止尚未完全解決的問(wèn)題之一，主要的障礙是對(duì)類(lèi)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容很難給出一個(gè)統(tǒng)一的定義，