Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

На вкладке приведены следующие элементы меню: - вид входных данных Distance malflK Input file: (матрица); Input file: 1 Raw data ЛОВ (строчные данные); Л - кластеризация по т.! - вид входных фай- Cluster: I Variables (columns) столбцам; " 3 - кластеризация по Cluster: [Cases (rows) строкам; Amalgamaiion (linkage) rule: [Single Linkage вило объединения в кластеры; ZJ - пра- Distance measure; Squared Euclidean distances Euclidean distances - меры ! i Irlrii-hlnrl^ ГМдпЦдНлп! rli^r^nrp^ расстояния. Строка Amalgamation (linkage) rale (Правило объединения (связи)) содержит установки для выбора следующих мер сходства: 1) Single Linkage (Метод одиночной связи «принцип бли­ жайшего соседа»); 2) Complete Linkage (Метод полной связи «принцип дальнего соседа»); 3) Unweighted pair-group average (Невзвешенное попарное среднее); 4) Weighted pair-group average (Взвешенное попарное среднее); 5) Unweighted pair-group centroid (Невзвешенный центроид- ный метод); 6) Weighted pair-group centroid (Взвешенный центроидный метод); 7) Ward's method (Метод Уорда). Для решения данной задачи выбираем метод Уорда. Перей­ дите к строке Missing.data (MD deletion) - Пропущенные данные. В системе Statistica 8.0 в модуле Cluster Analysis (Кластерный ана­ лиз) предусмотрено два способа обработки некомплектных на­ блюдений, содержащих пропуски хотя бы одной переменной: 22