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[数学]2012数模
* * * * * * * * 非球状数据的聚类分析 * * * * * * * * * * * 方法六、主成分分析 * * * * * * * * 例3变量为：患病程度和牛群大小,原始数据如下表： 没有(0) 低(1) 高(2) 小 9 5 9 中 18 4 19 大 11 88 136 * * 这几个关联性统计量的取值范围：-1到1； 值接近1时表示正关联； 值接近-1时表示负关联； 值接近0时表示无关联； * 奶牛疾病数据 herdsize disease Frequency| Expected | 0| 1| 2| Total ---------|--------|--------|--------| large | 11 | 88 | 136 | 235 | 29.866 | 76.237 | 128.9 | ---------|--------|--------|--------| medium | 18 | 4 | 19 | 41 | 5.2107 | 13.301 | 22.488 | ---------|--------|--------|--------| small | 9 | 5 | 9 | 23 | 2.9231 | 7.4615 | 12.615 | ---------|--------|--------|--------| Total 38 97 164 299 * 奶牛疾病数据 Tatistic（统计量） Value ASE(标准差的估计值) ------------------------------------------------------- Gamma -0.4113 0.1009 Kendalls Tau-b -0.2173 0.0606 Stuarts Tau-c -0.1482 0.0436 Somers D C|R -0.2762 0.0780 Somers D R|C -0.1710 0.0482 Pearson Correlation -0.2816 0.0660 Spearman Correlation -0.2331 0.0656 Lambda Asymmetric C|R 0.0000 0.0000 Lambda Asymmetric R|C 0.1094 0.0794 Lambda Symmetric 0.0352 0.0264 Uncertainty Coefficient C|R 0.0990 0.0256 Uncertainty Coefficient R|C 0.1437 0.0375 Uncertainty Coefficient Symmetric 0.1172 0.0302 Sample Size = 299 * 结论： 因为Kendall的Tau-b的值为-0.217，所以随着牛群的增大患病程度也增加； Kendall的Tau-b的95%置信区间为 [-0.3362,-0.0984]，该置信区间不包含零点，能完全地确信患病程度和牛群大小之间的有序关联是显著的。 * * 方法五、聚类分析 * * * 类个数的确定 1.由适当的阈值确定 2.根据数据点的散布图直观地确定类的个数 3.根据统计量确定分类个数 4.根据谱系图确定分类个数 * 二、系统聚类分析的方法
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