Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

Euclidean distances (Зргеас15Ье811_^осстановлвнный)) С_1 ; С_2 С 3 ' С 4 С_5 С_Б С 7 С_8 С_9 С 10 С_11 С_12 С_13 С_14 Случай ' ~ С 1 oi 377809 26081 660477 68966 3620Б 17206 21Б808 142023 63350 146317 110920 93456 71909 С 2 377В89 0 351997 302846 311011 339681 362162 161346 235960 314600 232274 268044 284937 306011 Тз" 26001 351997 0 654515 41364 13205 14061 190652 116066 37409 120799 05727 68103 462Э0 с 4 6В0477 302646 654515 0 613688 642335 6б4б97 463701 536467 617139 535072 570651 567732 606660 С 5 66966 31Ю н 41304 613Б80 0 26718 51303 150092 75359 6203 79467 44461 26В07 5741 •С"Б 36266 339661 13265 642335 26716 0 22956 178713 103932 25510 10В109 72630 55217 33737 "с"? 17200 362162 1400! 6Б4697 5]30Э 22958 0 201350 126630 48407 130221 94624 77325 56351 С 6 2168Q6 161346 190652 463701 150092 178713 201350 0 74607 163466 72669 108109 124557 145053 С"9" 142023 2359Б8 116066 536467 75359 103932 126636 74807 0 70679 15133 35013 50458 7ОЭ20 С 10 63350 314600 37409 617139 6263 25510 46407 153466 7ВБ7Э 0 83642 49225 31703 9592 С 11'" ~ 146317 232274 120799 535072 79467 100109 130221 726В9 15133 63642 0 357В2 53250 746G2 С 12 110920 26BD44 85727 570851 44461 72630 94624 100109 35013 49225 35762 0 16639 39981 С 13 " 93456 284937 Б8103 567732 266В7 55217 77325 124557 50456 31703 53250 16639 0 22377 71909 306011 46230 608560 S741 33737 56351 145053 70326 9592 74652 39981 22377 0 Рис. 1.16. Матрица расстояний Строка Descriptive statistics (Описательные характеристики) открывает таблииу результатов со средними значениями и стан­ дартными отклонениями для каждого объекта, включенного в кла­ стерный анализ (рис. 1.17). Случа» С 1 С 2 с Т с^Г С"5"" сЭ"' с 7 "• С 8 " cl"" С 10 с i V 9Ж. с 13 с 'и Меры и стандартные отклонения Средет Sld.Dev. 4025.69» 9517,3 26593.49' 97870,2 5Э62Д2" ТЙ09,6 43553.19' 166913.2 ' 8306,49^ 24848,8 6434,78. 18203.0 5427,29' 13136,5 16811.6В. 59957,3 1'2364',77 7715.34 24057.1 13761,66 43199,7 11777.22 34896,4 1Ю26.04 Ю932,2 8394.32 26002.9 Рис. 1.17. Описателыше статистики Кластеризация методом А-средних (A-means clustering). Рассмотрим работу метода А:-средних на данных нашего примера. Выделив строку - A:-means clustering (Кластеризация методом /с-средних) стартовой панели модуля Cluster analysis (кластерный анализ). На экране появится окно настройки параметров кластери­ зации (рис. 1.18). 26