Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

Quick Advanced j |<>J Vaiiables ' ALL ThreslwtdVilue Usefdelined [" ^ "• Computed from data (Sid dev /2) Batch processingdndiepwtmg ^d>'. Cancel Op>iotis I жк sj ® MD deleiion cajewi^e ' ' •" Maari substitution Рис. 1.25, О к н о к л а с т е р н о г о анализа м е т о д о м д в у х в х о д о в о г о объелипеиия Пороговый параметр определяет принадлежность элементов матрицы данных к формируемым кластерам. Если эта величина слишком велика по сравнению со значениями элементов в матри­ це, то будет сформирован только один кластер; если очень мала, то кластером будет являться каждая точка данных. Для большинства случаев берут пороговое значение, равное половине величины общего стандартного отклонения (режим Computed from data (Std.Dev./2) (Вычисленное по данным)). После задания всех параметров нажмем ОК. Окно с результатами вычис­ лений представлено на рис. 1.26. •ШШ М Щ 1 ыитьег о £ vaiiables16 N\tiabetr 1f cases: Ы Hissing daca uece caseuis »» Threshold coupuced ixoa daca Hmtiber oi blocks; 10 Tocal Saupie Mean: IZ898,d2 29S45,11 (StDv/2> iScandatd Devi .ac3.on : QuicN j Advanced [ .(.immajy Twc)-way|oinii'igci(aph j ШШ DesciipOve statislics tor cases (rows] j [ШЙ Descnplive statistics for variables i Surnmarv j Caricel I Options By Gtovtp P mc. 1.26. Результаты анализа 33