1、在spss中用标准差标准化，采用欧式距离测度，用最短距离聚类法进行系统聚类分析
2、以主成分分析获得的主要主成分作为变量，照1中设置进行聚类分析
这两次聚类分析结果有啥异同？
主成分分析和聚类分析
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- 2022-03-29 17:07回答 2 已采纳 聚类和演化算法，利用聚类分析PSO粒子分布状况聚类还可以帮助演化算法选参
- 2023-02-19 16:37回答 9 已采纳 针对日志分析可视化中使用聚类算法的问题，以下是一些思路和建议： 1.确定聚类算法：首先需要选择一种适合日志数据的聚类算法，例如k-means、层次聚类等。选择算法时需要考虑数据量、数据维度、聚类结果的
- 2022-01-31 20:47回答 1 已采纳 快速聚类，不需要对变量进行标准化的，但仍然推荐进行标准化。 层次聚类，必须进行标准化，因为各变量的量纲会有差异。简单的说，第一列数据的单位是 万元，第二列数据的单位是 元，如果不做标准化第一列就会被忽
- 2019-06-29 01:58ZD_Zhao的博客 主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。 综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不...
- 2023-04-09 16:25回答 1 已采纳 借用chat的话，希望有帮助：首先，在 SPSS 中打开该问卷数据文件，然后依次进行如下步骤： 在 SPSS 菜单栏中选择 分类 -> 描述统计 -> 交叉表。 将 消费水平 设为行变量，
- 2022-03-30 10:05回答 1 已采纳 个人意见：是否归一化是要看你采取什么方法，比如神经网络可能需要进行归一化，但像集成学习之类的对数据不敏感，就不需要进行归一化。16个特征也不算很多，应该没必要特征提取。但也可以尝试一下看一下效果 ht
- 2021-11-08 09:09回答 1 已采纳 分类： km = KMeans(n_clusters=4) km.fit_predict(data) 分完类之后得到了聚类中心，也就是km.cluster_centers_，你可以print出来：
- 2019-09-28 19:45dftxmloo600965的博客 主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不...
- 2021-10-05 19:11回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2020-11-07 15:20回答 2 已采纳 我认为方块代表的是三类的聚类中心，X是一类，*是一类，蓝色○是一类，虚线的圆圈应该是聚类的范围
- 2022-05-05 10:03回答 1 已采纳 可以参考https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/89037409
- 2023-09-11 15:18风中旅行的博客 在本文中，我们将介绍如何使用主成分分析（PCA）和K均值算法来实现数据聚类，并提供相应的Matlab代码。在数据聚类中，PCA可以用于减少数据的维度，以便更好地理解数据集的结构。现在，我们将结合PCA和K均值算法，...
- 2022-02-11 21:14回答 2 已采纳 元组的索引越界，打印一下len(dataset)，n取值已经超过了a,b元组元素个数。
- 2018-02-08 20:24Loki97的博客 一、基本思想主成分分析 就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子...
- 2023-12-27 21:20nlp分析工具是一款基于NLP开源算法和模型库（jieba、spacy、paddlenlp）对文本数据进行向量化，然后通过机器学习算法（聚类、主成分分析、图网络GraphicalLasso）对文本数据词向量之间进行关联性分析的小工具。
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