Математическая статистика в почвоведении. Мешалкина Ю.Л - 45 стр.

На следующих этапах происходит объединение объектов в более крупные
кластеры на основании понижения некоторого порога, например, увеличения
расстояния между объектами. Иными словами, чем выше уровень агрегации,
тем меньше сходства между членами в соответствующем классе. Итеративные
дивизивные методы кластеризации состоят в том, что выполняется разбиение
объектов, объединенных в один или несколько крупных кластеров, на фикси-
рованное число кластеров, как правило, более мелких. При этом образуются
новые кластеры так, чтобы они были настолько различны, насколько это воз-
можно.
      Выберите пункт Иерархическая классификация (Joining –tree cluster-
ing) дендрограммы. Нажмите ОК. Для выполнения второй части задания
нужно будет в этом же меню выбрать пункт Кластеризация методом - k-
средних (K-means clustering)).




     ИЕРАРХИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ. Выберите закладку Допол-
нительно (Advanced). Выберите переменные (Variables), по которым будет
проводиться анализ (C, PHS, IL, G, V). Обратите внимание, что Файл данных
(Input file) может содержать данные как в исходном виде, так и в виде матри-
цы расстояний (distance matrix). В поле Объекты (Cluster) выберите Наблю-
дения-строки (Cases -rows).




                                    45