聚类图
层次聚类分析图怎么看 -
层次聚类分析图看法如下：1、层次聚类图呈现为树状结构，也称为树状图，每个节点代表一个样本或特征，而分支表示之间的相似性或距离。2、分支的长度可以表示样本或特征之间的距离或相似性，使用欧氏距离或其他相似性度量进行计算，较长的分支意味着较大的距离或较低的相似性，而较短的分支表示较小的距离希望你能满意。
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。
层次聚类分析图看法如下：1、层次聚类图呈现为树状结构，也称为树状图，每个节点代表一个样本或特征，而分支表示之间的相似性或距离。2、分支的长度可以表示样本或特征之间的距离或相似性，使用欧氏距离或其他相似性度量进行计算，较长的分支意味着较大的距离或较低的相似性，而较短的分支表示较小的距离希望你能满意。
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。
聚类图得出来全是横线原因如下。1、样本数据不适合聚类分析，聚类分析是一种无监督学习方法，需要在没有先验知识的情况下对样本进行分类，如果样本数据本身没有明显的分类特征，就会导致聚类图出现横线。2、数据预处理不当，聚类分析需要对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异，如果数据预处理不说完了。
左上角有个编辑图标，点击即可。
聚类分析树状图如何看? -
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，无关变量有时会等会说。
首先，让我们从树的生长规律开始。在SPSS的聚类树状图中，它像一棵横着生长的树，每个聚类变量或个案对应树的根系，根系逐渐分化为枝干，直至所有类别合并为两个或更多。每一条横线，从根部起，代表一个类别，随着横线的合并，类别间的紧密度逐渐增强。想象一下，就像一幅动态的家族树，每个分支代表一个等我继续说。
spss系统聚类图怎么看 -
聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7 具体分为几类到此结束了？。
载入包，绘制二元聚类图library("cluster")clusplot(customer,fit$cluster,color = TRUE,shade = TRUE)二元聚类图对二元聚类图进行标记并放大：par(mfrow = c(1,2))clusplot(customer,fit$cluster,color = TRUE,shade = TRUE)rect(-0.7,-1.7,2.2,-1.2,border = "orange",lwd = 2)clus好了吧！
教你怎么看聚类分析的树状图 -
之前有群友问，用聚类分析得到的树状图，怎么看？简单讲一下：有下面这样的一个树状图现在我们开始切了从右往左看，开始出现了2条横线，在此竖着切一刀，每一条线的左侧为1类这样我们把样本划分为2类第一类：中国第二类：其他国家或者地区继续往左走，在出现第三条横线的时候，竖着切一刀等我继续说。
最长距离法谱系聚类图画：凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中。最远距离即最长距离，是定义的类中Gp和Gq中最远的两个样品之间的距离为这两个类的距离。计算公式为D（Gp，Gq）max{dij∣i∈Gp，j∈Gq希望你能满意。