Wyniki wyszukiwana dla hasla 84161 P3200006 P3200027 wania w pamięci komputera n(n — l)/2 liczb. Dla 100 obiektów wynosi to 4950. dla 200 obiektP3200029 ■ Wy|vjdwvcVviAac\ vxk^k mięliy skupieniami Miniowane są nasl(, 1 X ocVcAi vc vapvisi,e%ttP3200030 41mJ=("/. + «vA«,, + n, - i)/; 4.8 gdzie 4.9=zs4o„i.oj 6. W metodzie średniej odległośP3200034 Tablica 4.1. Harmonogram skupiania Agglomeration Schedule Stage ClusterP3200035 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 obiektaWybierz strone: [
4 ] [
6 ]
