层次聚类方法包含，层次聚类方法包含什么

然后我们计算新类与其他类之间的距离，得到距离矩阵，记为D3。

查看距离矩阵D3，我们可以看到距离最小的是C和CL4之间，将它们组合成一个新类并记为CL2。

然后计算新类与其他类之间的距离，得到距离矩阵，记为D4。

将CL3和CL2合并并记录为CL1。至此，聚类过程完成。

层次聚类方法的聚类过程可以通过如下所示的谱系聚类图来解释。

如果想分成三类，就如下图裁剪。

这三个类别是G1=、G2=、G3=。

如果你想把它分成两类，就如下图所示进行剪切。

两种分类方法为G1=、G2=。

聚类分析不仅可以对样本进行分类，还可以对变量进行分类。大多数情况下对样本进行聚类，但在某些情况下需要对变量进行聚类，这称为R型聚类。

您尝试过聚类分析吗？我应该使用什么工具？请留下评论和留言！

主成析方法在过程中创建新变量，而聚类分析方法不会在过程中创建新变量。

主成析通过线性变换将一组给定的相关变量转换为另一组不相关变量的数学变换方法。这些新变量按方差递减的顺序排列。

聚类分析方法是一种理想的多元统计技术，主要包括层次聚类方法和迭代聚类方法。研究分类的多元统计方法。

主成析和聚类分析都是无监督的模式识别方法。

层次聚类分析结果可以通过树状图显示。树状图的纵轴表示样本之间的相似度，横轴表示样本或聚类的同一性。

树状图的分支代表了聚类过程，根据其高度可以截取不同的聚类结果。通过观察树状图，您可以确定的聚类数量和样本分组。您还可以使用热图来显示样本之间的相似性。颜色越深，相似度越大。可以分析树状图和热图来得出有关样本聚类的结论，以便进一步分析和解释。

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