Wyniki wyszukiwana dla hasla 27079 P3200011 (2) P3200035 4.20 M: Mclodu k średnich została zaproponowana przez J.B.Mac Queena (1967). SPSS realizujeP3200036 „^unek 4.4. Algorytm k-średnich - ,Iteracja 2 Skupienie 1 ma 3 elementy. P3200037 Rysunek 4.6. Algorytm k-średnich - iteracja 3 0P3200038 5. czytanie współrzędnych początkowych środków ciężkości z pliku zewnętrznego. Nawet przy uP3200040 cowy podział zależy od uporządkowania obiektów w zbiorze danych. Jest to nieporządana własnP3200041 algorytm procedury jest następujący IB.Minasny, A.B.McBralney, 1999] |. Ustalamy liczbę gruP3200043 Dla metod hierarchicznych można badać zachowanie się przestrzeni metrycznej podczas kolejnyP3200044 ®,IU rz.vMad efektu łańcuchowego w metodzie najbliższego sąsiedztwa. W prP3200045 = 0,570 2(1378 100) 2122 + 2364 V =0,673 Tułaj wskaźniki Z, P i S dały zbliżone wartości, pP3200046 4. Wybór metody grupowania w lynv. ustalenie liczhy skupień. •s. Interpretacja wyników podzP3200047 stosowane tylko do danych wyrażonych w skalach ilościowych (przedziałowa, ilorazowa), podczP3200048 J(0}.02):= maxj xtj —x2J W procedurach SPSS ponadlo jest dostępna melryka zdefiniowana jakoP3200049 W* bor jednostki pomiaru zmiennych l^ibkin len dotyczy zmiennych mierzonych w różnych jednoP3200050 zacja (tzn. gdy .? = (), s = 1) zapewniająca, że wszystkie zmienne są wyrażone w porów- ny P3200051 4.2.5. Obiekty nietypowe prezentowane metody analizy skupień tworzą grupowanie zupełne tzn.P3200052 Rysunek 4.9A Wyniki grupowania Rysunek 4.9B. Wyniki grupowania (z obiektaP3200053 - znając środki ciężkości grup możemy dokonać wstępnego podziału obiektów przyporządkowującP3200054 obserwacji, /> zmiennych macierz X jest (/i,/?)-wymiarową macierzą danych), B = CZZC. iiP3200055 D cenią hipotezy zerowej, jeżeli dane zostały wylosowane z rozkładu o niższej kunozie niż wP3200056 lak aby skupienia nie zawierały zbyt małej liczby obiektów. Ponadto, jeżeli w zbiorze danycWybierz strone: [
4 ] [
6 ]
