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聚类分析将第二因子代替x1,x2,x3即可得到旋转矩阵,使复杂的矩阵变得简洁。,13,b.数据结果及分析变量与因子联系系数,变量与某一因子联系系数绝对值越大,则该因子与变量关系越近。将第一因子代替x4,x5,x6,x7;将第二因子代替x1,x2,x3即可得到旋转矩阵,使复杂的矩阵变得简洁。,14,b.数据结果及分析变量与因子联系系数,第1主成分与所有变量成正相关,与x4,x5,x6,x7呈现出较强的正相关,因此可以认为第1主成分是2014年城市经济结构的代表。第2主成分与x1,x3呈现出较强的正相关,x2呈现出较强的负相关,因此可以认为第2主成分是2014年农业经济的代表。,15,聚类分析&主成分分析实例,分析某地区35个城市2004年的7项经济统计指标数据,(3)以第一、二、三主成分为变量,进行聚类分析,结果又怎样呢?,a.软件操作b.数据结果与对比,16,a.软件操作,17,a.数据结果与对比,聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集211725.0600062529.06500633334.085001242635.089002853031.1040086517.1082197818.108001782030.11505109516.123601010520.127981111532.1281001212533.1291131313514.1361201514621.150001615522.1601301716611.166140271758.1821571818519.19017020191315.19600242057.197180212145.1980202222428.1992102323412.2012202424413.2042319252534.235024262639.240250272736.25526162828326.270274292923.3910283030223.4182903131224.551300323212.6320313333110.7703203434127.8183300,聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集211725.02400522635.045003131831.04700154529.0520055517.05541763234.06300117530.0675098621.06900259520.069701010522.0709013113233.0726019121928.076001813512.0771001414514.0801301615818.08403161658.08514151717516.0861601818519.09317121919532.0961811202057.0991902121511.1072002222515.120210232335.1360222424313.151230272546.1700828262231772624282824.1902725292912.215028303019.2172903131126.2583023232124.3013103333
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