聚类分析实验(精品).doc

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1、聚类分析实验实验H的:1、熟练运用聚类分析软件命令。2、能运用聚类分析的方法解决实际问题。实验原理:1、样本距离小者聚合成一个小类。2、样本距离大者聚合成一个大类。实验题Fh对北京地区18区县屮等职业教育发展水平进行聚类,聚类的依据是x(l):每万人屮职在校生数,x(2):每万人中职招生数,x(3):每万人屮职毕业生数,x(4):每万人屮职专任教师数,x⑸:木科以上学校老师占任教师的比例,x(6):高级教师占专任教师的比例,x(7):学校平均在校生人数,X©):国家财政预算屮职经费占国内生产总值的比例,x⑼:生均教育经费,数据如表11」表示。表11.1北京地区屮等职业教育发

2、展水平情况表具区X(l)x(2)x(3)x⑷x(5)x(6)x(7)x(8)x(9)东城1565345150.5070.2457010.01095356西城1194231130.5020.3315520.00636449崇文2027257160.56601936330.01685357宣武1765731120.6300.2345840.01556432朝阳2217745170.4990.2545530.02286625海淀1696442130.5730.1835730.00485840丰台1666648150.4440.1424650.01125532石景山19261521

3、90.5240.0855350.01585695门头沟1275333300.1430.0263760.00573904房山1153825100.5710.1276180.00617020昌平2328066190.5310.1064910.00725089顺义67351750.3410.0794030.00063056通县98402570.5330.1074740.000315559大兴2057667160.5970.1296160.01074490平谷81392170.1980.0305330.00072518怀柔1215227120.2230.0766370.002341

4、49密云84412260.5580.0916180.00434376延庆78312350.3660.0704240.00394677建立数据文件取名为SAR”如下图q(x)X1x2x3x4x5x6x7x8x91东城1565345150.5070.2457010.010953562西城1194231130.5020.3315520.006364493崇文2027257160.5660.1936330.016853574宣武1765731120.6300.2345840.015564325朝阳2217745170.4990.2545530.022866256海淀16964421

5、30.5730.1835730.004858407丰台1666648150.4440.1424650.011255328石景山1926152190.5240.0855350.015856959门头沟1275333300.1430.0263760.0057390410房山1153825100.5710.1276180.0061702011昌平2328066190.5310.1064910.0072508912顺义67351750.3410.0794030.0006305613通县98402570.5330.1074740.00031555914大兴2057667160.597

6、0.1296160.0107449015平谷81392170.1980.0305330.0007251816怀柔1215227120.2230.0766370.0023414917密云84412260.5580.0916180.0043437618延庆78312350.3660.0704240.00394677步骤:1、单击“analyze"菜单中"classify"菜单中的"Hierarchicalclaster...命令2、单击"Hierarchicalclasteranalysis^对话框,从其左侧的变量列表屮选"xl”"x2"…“x9”变量,添加到右侧的uvaria

7、ble(s):”,选择g(x)变量添加到"labelcasesby:”屮。3、单击"method...”,弹出"Hierarchicalclasteranalysis:method”,在"clastermethod:”屮指定小类Z间的距离计算方法,选择“interval”屮的“squaredeudideandistance”,单击“continue”,返回"Hierarchicalclasteranalysis4、单击“plots...”,弹出uHierarchicalclasteranalysis:plots",

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