Distances过程是专门进行距离相关分析用的,由于该方法大多数人用的非常 少,里面又涉及到太深的统计原理,这里我只对界面做一解释,就不再深入下去 了。如要用到,请参考有关的多元统计专业书 Variables框】 用于选入需要进行距离相关分析的变量,至少需要选入两个。 【 Label cases by框】 选择一个变量用于给各个记录加上标签,可以不选。 【 Compute Distances单选框组】 其中有两个选择, Between cases表示作变量内部观察值之间的距离相关分析, Between variables表示作变量之间的距离相关分析。 【 Measure单选框组】 用于选择分析时采用的距离类型: Dissimilarities为不相似性测距, Similarities为相似性测距。 【 Measure钮】 和前面的 Measure单选框组配合使用,单击后弹出 Distance: Dissimilarity Measure对话框,用户可根据数据特征选用测距方法 选择 Dissimilarities时各种数据类型可用的测距方法有 1、计量资料 Euclidean distance:以两变量差值平方和的平方根为距离 Squared Euclidean distance:以两变量差值平方和为距离 Chebychev:以两变量绝对差值的最大值为距离; Block:以两变量绝对差值之和为距离 Minkowski:以两变量绝对差值p次幂之和的p次根为距离; Customized:以两变量绝对差值p次幂之和的r次根为距离 2、计数资料 Chi- square measure:x2值测距 Phi- square measure:ψ2值测距,即将x2测距值除合计频数的平方根 3、二分类变量 Euclidean distance:二分差平方和的平方根,最小为0,最大无限Distances 过程是专门进行距离相关分析用的，由于该方法大多数人用的非常 少，里面又涉及到太深的统计原理，这里我只对界面做一解释，就不再深入下去 了。如要用到，请参考有关的多元统计专业书。 【Variables 框】 用于选入需要进行距离相关分析的变量，至少需要选入两个。 【Label cases by 框】 选择一个变量用于给各个记录加上标签，可以不选。 【Compute Distances 单选框组】 其中有两个选择，Between cases 表示作变量内部观察值之间的距离相关分析， Between variables 表示作变量之间的距离相关分析。 【Measure 单选框组】 用于选择分析时采用的距离类型：Dissimilarities 为不相似性测距， Similarities 为相似性测距。 【Measure 钮】 和前面的 Measure 单选框组配合使用，单击后弹出 Distance：Dissimilarity Measure 对话框，用户可根据数据特征选用测距方法： 选择 Dissimilarities 时各种数据类型可用的测距方法有： 1、计量资料 • Euclidean distance：以两变量差值平方和的平方根为距离； • Squared Euclidean distance：以两变量差值平方和为距离； • Chebychev：以两变量绝对差值的最大值为距离； • Block：以两变量绝对差值之和为距离； • Minkowski：以两变量绝对差值 p 次幂之和的 p 次根为距离； • Customized：以两变量绝对差值 p 次幂之和的 r 次根为距离。 2、计数资料 • Chi-square measure：χ2 值测距； • Phi-square measure：ψ2 值测距，即将 χ2 测距值除合计频数的平方根。 3、二分类变量 • Euclidean distance：二分差平方和的平方根，最小为 0，最大无限；