聚类模型

目标函数欧式距离误差平方和2.1欧式距离—–(数值型数据)spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图19spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图20spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图21spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图222.2卡方距离—-(非连续型数据)spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图232.3.匹配系数—-(二值型数据)      SMC=属性值相同的属性个数/总属性个数

  1. 凝聚法:

  2. K-MEANS算法: 分类模型基础期望ID3C4.5spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图24spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图25spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图26spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图27spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图28spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图29| | | | | | | —- | —- | —- | —- | —- | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图30spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图31spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图32spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图33spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图34spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图35spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图36spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图37spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图38

spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图39spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图40spss之聚类和分类算法 | 人人都是数据咖 - 图41