SPSS进行k-means聚类时如何知道每一类的分类范围

方差分析有很多种有完全随机设计随机区组设计析因设计等可以用anlyse--generallinearmodel--univariate进行anlyse--comparemeans--onewayano

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异.　　SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果

这题我只会不用spss解,算出它的SSA,SSE,SST,SSB,然后用SAB=SST-SSA-SSB-SSE,在算均方,查相应自由度的F分布表,和SAB做比较,就可以知道是否存在交互作用.你看下商务

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

典型的方法是独立样本T检验.但这种方法要求正态性,方差相等,和独立取样.如果不满足,得使用非参数检验,如KS检验等.统计人刘得意再问：我这个是小样本统计诶，估计不会满足正态性，而且每个人都是一组数据，

就是对数据进行方差分析就行了,在得到的方差分析表中看数据,比如你检验水平为α=0.05,那你就看得到的p值,p值的检验正好和t值检验的方向相反,p

点击分析——均值分析——最后一个（一元方差分析）,你这只要做单因素方差分析就可以了,双因素或多因素方差分析,在分析栏的下面的GeneralLinearModel——Univariate,

这个你用探索性因素分析,得出了8个因子是吧,然后你要求分因子和维度的相关,这个要有相关系数矩阵,就是在因素分析里面,最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的.你对8个因子提出一个均值是什么意思?你把

逐步回归分析\x0d在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预

你这是四维数据,我这是一维数据kmeans,你试试吧#include#include#include#includeusingnamespacestd;intN;//数据个数intK;//集合个数in

楼上有位仁兄说的对,用analyse--regression--nonlinearregression做非线形回归.把你所需要的方程连同系数全部输入到指定的对话框中,我总结是这样的：1.打开SPSS2

主要看你的数据类型,如果是称名数据的话,那就用卡方检验,如果是等距数据,那就用方差分析

在k-means聚类窗口点击option,选择ANOVAtable,这样软件会将你每次分类做一次方差检验,看你分的类别之间是否有显著差异,如果你不知道分类多少,看方差检验,如果越有差异就说明分的类别之

k-means算法可参考http://hi.baidu.com/dyqwrp/blog/item/5e75bbf325e43640352acc8e.html里面的源码.分类赋予不同颜色问题,你可以用E

analyze-Descriptivestatistics-descriptive

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

有几千万种假设检验,你要做哪一种?我替别人做这类的数据分析蛮多的

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

打开数据文件后Analyze--classify---K-meanscluster命令,选择需要聚类的变量到Variables,选择一个标记变量到labelcaseby中,在numberofCludt