采用欧氏距离: dl2=[79-7.682+(39.77-50.37)2+(849-1135)2+(1294 13.3)2+(1927-19.25)2+(11.05-14.59)2+(2.04-275)2+(13.29-1487)2]0.5=1167 dl3=1380dl4=13.12dl5=1280d23=2463d24=24.06d25=23.54d34=2.2d35=3.51 d45=2.21 DI= I 313.8024630 4|31224062200 23.543.512.210 l6l=d(34)l=min{dl3dl4}=13.12d62=d(3,4)2=min{d23,d24}=24 d6=d(3,4)s=mn{d35,d45}=2.2l D2=113.120 5(2.21 12.80 540 d7l=d(3,4,5)l=min{dl3,dl4dl5}=12.80 d72=d(3,4,5)2=mn{d23,d24,d25}=23.54 2(23.5411.670 d78=min{d7l,d72}=12.80 河南3* 甘肃4*索南 ☆☆☆☆如★食☆☆云云k★★食★k☆☆★ 肯海5*有 辽宁1*将★ 云云云云★ 浙江2*★会内会会索膏杂会 判别分析与聚类分析的比较 1、判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已取得各种类型的一批已知样本的观测数据,在此基础 上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样本进行判别分类。 2、聚类分析则是对研究对象的类型未知的情况下,对其进行分类的方法。 3、判别分析和聚类分析往往联合使用。当总体分类不清楚时,先用聚类分析对一批样本进行分类,再 用判别分析构建判别式对新样本进行判别采用欧氏距离： d12=[(7.9-7.68)2+(39.77-50.37)2+(8.49-11.35)2+(12.94- 13.3)2+(19.27-19.25)2+(11.05-14.59)2+(2.04-2.75)2+(13.29-14.87)2]0.5=11.67 d13=13.80 d14=13.12 d15=12.80 d23=24.63 d24=24.06 d25=23.54 d34=2.2 d35=3.51 d45=2.21 1 2 3 4 5 D1= 1 0 2 11.67 0 3 13.80 24.63 0 4 13.12 24.06 2.20 0 5 12.80 23.54 3.51 2.21 0 d61=d(3,4)1=min{d13,d14}=13.12 d62=d(3,4)2=min{d23,d24}=24.06 d65=d(3,4)5=min{d35,d45}=2.21 6 1 2 5 6 0 D2= 1 13.12 0 2 24.06 11.67 0 5 2.21 12.80 23.54 0 d71=d(3,4,5)1=min{d13,d14,d15}=12.80 d72=d(3,4,5)2=min{d23,d24,d25}=23.54 7 1 2 D3= 7 0 1 12.80 0 2 23.54 11.67 0 d78=min{d71,d72}=12.80 7 8 D4= 7 0 8 12.8 0 河南 3******* ****** 甘肃 4******* ************************* 青海 5************* ***** 辽宁 1**************************** ********** 浙江 2**************************** 判别分析与聚类分析的比较： 1、判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础 上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样本进行判别分类。 2、聚类分析则是对研究对象的类型未知的情况下，对其进行分类的方法。 3、判别分析和聚类分析往往联合使用。当总体分类不清楚时，先用聚类分析对一批样本进行分类，再 用判别分析构建判别式对新样本进行判别