聚类分析中anova表是什么意思

你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.

1、hierarchicalmethod指的是hierarchicalANOVA（或称为nestedANOVA）,这是一个不同于factorialANOVA的方法.在two-by-twoanalysi

方差分析中重复数不等可以直接用onewayanova分析.限制OnewayANOVA分析的前提条件是：1）数据符合正态分布2）组之间方差相等.重复数相等不是方差分析的必要条件.

聚类分析一般是用来描述变量或者样品之间相似性的方法,事先是不知道有多少中类别的.判别分析是事先知道了有哪些类别,而且有相应的分类数据,那么可以通过已知的分析数据建立一个分类的规则,那么给出一个或多个未

ANOVA用于分析两组数据母本的均值是否具有差异.根据您的描述,一组数据应该来自堰附近,即0-60M这一范围,另一组数据是远离堰的.而至于每组样本,都应该随机抽取河边和中心,这样才能充分的表达各组的数

图中的F值是算出来的,是组间均方/组内均方的值,越大表示组间的差值越大.实际上方差分析还有一个临界值Fcrit,是根据自由度查表查出来的.F>Fcrit(0.05),就说明组间的差异大到一定程度了,组

看sig,再问：那这样的模型可以用吗再答：嗯，有意义的再问：F值感觉很大啊，我参考的文章上面才20几，这个要紧么

方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.

k-mean聚类要求在分类前已经知道类数.再问：嗯，这我知道，我是想问求出了假设分成4类，5类，6类，我怎能确定哪一个是更好一点的分类方法？谢谢再答：你所说的问题正是每一个认真做聚类的人应该碰到的，必

用SPSS13.0之前版本做出的树状图就是这个样子的,并不是你个人的问题,不知道后面的新版本SPSS有无改观

都是拿来进行降维的方法,把多个变量简化少数几个不相关的变量.判别分析一般结合聚类分析一起做,因为判别分析的前提需要大部分数据已经分好组,再去对待判数据进行归类.主成份分析与因子分析如出一辙,建议你去看

我帮楼主查了一些文献,由于这里篇幅有限,就只能把题目提供一下,如果需要详细的文献,请发消息给我：）在数据分类中,常用的分类方法有多元统计中的系统聚类法〔‘」、模糊聚类分析[2]等.在模糊聚类分析中,首

Analyze->Classify->里面有4种情况,你知道你的数据是属于哪一种呀

主要是要选对算法.同时处理分类变量和数值变量,K-Protype算法就可以办到.K-Means就只能处理数值型变量,K-Mode可以处理分类型变量.你采用K-Protype算法即可.

Analyze->HierarchicalClusterAnalysis在Plots里面勾选Dendrogram,这样结果就有树状图了

聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法.做聚类分析时,出于不同的目的和要求,可以选择不同的统计量和聚类方法.系统聚类是目前应用最为广泛的一种聚类方法,其基本思想是：先将待聚类的n个样品（或者变

应该是LSD吧,LSD和SNK是常用的事后检验.原理是这样的：（1）如果主效应显著,则需要进行多重比较（事后检验）,探究到底是哪两个处理（水平）存在显著性

用一下analyze菜单——comparemeans——means命令,点开options想算什么随你选

你做一下就看到了啊,形状不一样我替别人做这类的数据分析蛮多的

excel表：整理一份excel数据表,第一列为材料或数据的名称,后几列为各项数值导入数据：打开SPSS,点击File——Open——DATA,选择已经编辑好的excel表点击analyze——Cla