聚类分析 判别分析

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1、《公共管理定量分析》实验报告实验完成者谭希荣班级2010公共事业管理2班学号20100710030231实验时间2013年6月5日一、实验名称聚类分析、判别分析二、实验目的学习利用SPSS进行聚类分析、判别分析三、实验步骤一、（聚类分析）1．建立数据文件。定义变量名：钙、镁、铁、锰、铜和血红蛋白的变量名分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6，之后输入原始数据。2．选择菜单“Analyze→Classify→HierarchicalCluster”，弹出HierarchicalClusterAnalysis对话框。从对话框左侧的变量列表中选x1、x2、x3、x4、x5、x6

2、，使之进入Variable(s)框；在Cluster处选择聚类类型Variables(对变量聚类)3．单击“Statistics”按钮，弹出“HierarchicalClusterAnalysis:Statistics”对话框，选择“Proximitymatrix”以显示距离矩阵。4．单击“Plots”按钮，弹出“HierarchicalClusterAnalysis:Plots”对话框，选择Dendrogram项。5．单击“Method”按钮，弹出“HierarchicalClusterAnalysis:Method”对话框，选择“Between-groupslinkag

3、e”和“Pearsoncorrelation”。6．单击“OK”按钮，得到输出结果并保存。二、（判别分析）1．建立数据文件。舒张压、胆固醇的变量名分别以x1、x2表示，再定义一变量名为result，冠心病人资料的result值均为1，正常人资料的result值均为2。2．选择菜单“Analyze→Classify→Discriminant”项，弹出“DiscriminantAnalysis”对话框。从对话框左侧的变量列表中选择变量result，进入“GroupingVariable”框，并单击“DefineRange”按钮，在弹出的“DiscriminantAnalysis

4、:DefineRange”对话框中，定义判别原始数据的类别区间，在Minimum处输入1，在Maximum处输入2．3．从对话框左侧的变量列表中选x1、x2，使之进入“Independents”框，作为判别分析的基础数据变量4．单击“Statistics”按钮，弹出“DiscriminantAnalysis:Statistics”对话框，在“Descriptive”栏中选“Means”项，对各组的各变量作均数与标准差的描述；在“FunctionCoefficients”栏中选“Unstandardized”项，显示判别方程的非标准化系数。5．单击“Classify”按钮，弹

5、出“DiscriminantAnalysis:Classification”对话框，在“Plot”栏选“Combinedgroups”项，作合并的判别结果分布图；在“Display”栏选“Resultsforeachcase”项，对原始资料根据建立的判别方程作逐一回代重判别，同时选“Summarytable”项，对这种回代判别结果进行总结评价。6．单击“Save”按钮，弹出“DiscriminantAnalysis:SaveNewVariables”对话框，选择“Predictedgroupmembership”项，将回代判别的结果存入原始数据库中。7．单击“OK”按钮，得

6、到输出结果。四、实验结果分析一、聚类分析在结果输出窗口中将看到如下统计数据：  共29例样本进入聚类分析，采用相关系数测量技术。先显示各变量间的相关系数，这对于后面选择典型变量是十分有用的。然后显示类间平均链锁法的合并进程，即第一步，X3与X6被合并，它们之间的相关系数最大，为0.863431；第二步，X1与X5合并，其间相关系数为0.624839；第三步，X2与第一步的合并项被合并，它们之间的相关系数为0.602099；第四步，它们与第二步的合并项再合并，其间相关系数为0.338335；第五步，与最后一个变量X4合并，这个相关系数最小，为-0.054485。  按类间平均

7、链锁法，变量合并过程的冰柱图如下。先是X3与X6合并，接着X1与X5合并，然后X3、X6与X2合并，接着再与X1、X5合并，最后加上X4，六个变量全部合并。  用更为直观的聚类树状关系图表示，即X1、X2、X3、X5、X6先聚合后与X4再聚合。这表明，在评价儿童营养状态时，可在微量元素钙、镁、铁、铜和血红蛋白5个指标中选择一个，再加上微量元素锰即可，其效果与六个指标都用是基本等价的，但更经济更迅速。微量元素钙、镁、铁、铜和血红蛋白聚合成一类，在这5个指标中如何选择一个典型指标呢？先按下式计算类中每一变量与其余变量的