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應(yīng)用多元統(tǒng)計分析作業(yè)(編輯修改稿)

2026-07-26 02:16 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】 ()。plot(Clu4,labels=data[,1])。re4(Clu4,k=5,border=red)。box()。par(opar)。繪出直觀的分類情形oparpar(mfrow=c(2,2),las=2)。cut1cutree(Clu1,k=5)。plot(cut1,pch=cut1,ylab=類別編號,xlab=省市,main=聚類的成員,axes=FALSE)。axis(1,at=1:16,labels=data[,1],=)。axis(2,at=1:5,labels=1:5,=)。box()。cut2cutree(Clu2,k=5)。plot(cut2,pch=cut2,ylab=類別編號,xlab=省市,main=聚類的成員,axes=FALSE)。axis(1,at=1:16,labels=data[,1],=)。axis(2,at=1:5,labels=1:5,=)。box()。cut3cutree(Clu3,k=5)。plot(cut3,pch=cut3,ylab=類別編號,xlab=省市,main=聚類的成員,axes=FALSE)。axis(1,at=1:16,labels=data[,1],=)。axis(2,at=1:5,labels=1:5,=)。box()。cut4cutree(Clu4,k=5)。plot(cut4,pch=cut4,ylab=類別編號,xlab=省市,main=聚類的成員,axes=FALSE)。axis(1,at=1:16,labels=data[,1],=)。axis(2,at=1:5,labels=1:5,=)。box()。K均值聚類法data(,header=T,sep=,)。讀取數(shù)據(jù)Cludatadata[,2:7]。Clukkmeans(x=Cludata,centers=5,nstart=5)。用K均值聚類分成五類par(mfrow=c(2,1),las=2)。clusterCluk$cluster。保存聚類解plot(cluster,pch=cluster,ylab=類別編號,xlab=省市,main=聚類的成員,axes=FALSE)。繪制各省市聚類解得序列圖axis(1,at=1:16,labels=data[,1],=)。axis(2,at=1:5,labels=1:5,=)。box()。legend(topright,c(第一類,第二類,第三類,第四類,第五類),pch=1:5,cex=)。繪制類中心變量取值折線圖plot(Cluk$centers[1,],ylim=c(0,82),xlab=聚類變量,ylab=組均值（類中心）,main=各類聚類變量均值的變化折線圖,axes=FALSE)。axis(1,at=1:6,labels=c(食品,衣著,燃料,住房,交通和通訊,娛樂教育文化),=)。box()。lines(1:6,Cluk$centers[1,],lty=2,col=2)。lines(1:6,Cluk$centers[2,],lty=2,col=2)。lines(1:6,Cluk$centers[3,],lty=3,col=3)。lines(1:6,Cluk$centers[4,],lty=4,col=4)。lines(1:6,Cluk$centers[5,],lty=5,col=5)。legend(topleft,c(第一類,第二類,第三類,第四類,第五類),lty=1:5,col=1:5,cex=)運行結(jié)果及分析：系統(tǒng)聚類法首先輸入數(shù)據(jù)，計算樣本間的歐幾里得距離，然后用最短距離法，最長距離法，重心法，離差平方和法進行聚類分析，繪出譜系圖和直觀分類圖。分類結(jié)果如下：從結(jié)果可以看出最短距離法分類的情況如下：第一類：上海第二類：北京第三類：浙江第四類：山東第五類：其余地區(qū)最長距離法分類的情況如下：第一類：上海第二類：北京，浙江第三類：吉林，安徽，福建，江西第四類：遼寧，天津，江蘇第五類：山西，河北，河南，山東，內(nèi)蒙，黑龍江重心法分類的情況如下：第一類：上海第二類：北京第三類：浙江第四類：山西，河北，河南第五類：其余地區(qū)離差平方和法分類的情況：第一類：上海第二類：北京，浙江第三類：遼寧，天津，江蘇第四類：吉林，安徽，福建，江西第五類：其余地區(qū)K均值聚類法的結(jié)果如下，將結(jié)果分成三類分類情況

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