简述Ward法的具体步骤(离差平方和法)。

1）将每个样品各自成一组2）每次通过合并减少一组3）此时离差平方和出现并逐步增大，选择使离差平方和增加最小的两组合并，知道所有的样品归为一类为止

离差平方和法（WARD）通过增加类间离差平方和来定义类间的距离，如欧氏距离下，类重心的平方距离在EML、DEN、TWO等方法中占据重要位置，它们共享着统一的递推公式。系统聚类方法的特点包括单调性（类合并后距离递增）和空间结构的变化（如最短距离法与最长距离法的对比）。类的定义可以通过阈值、平均距离...

1）.找最长的树枝。2）.找它的邻居然后横向切割贯穿自己和邻居。有几个交点就分为几个簇。以下图最长的树枝是最左边的一条，对齐横着切割后，贯穿邻居和后面两条树枝，最后有4个切割点。分为4类。5.层次聚类建模流程 1）. 变量标准化 量纲不一样引起计算距离的偏差。方差大的变量对距离或者相似度...

f. 可变类平均法 e. 离差平方和法（Ward法） ： 该方法的基本思想来自于方差分析，如果分类正确，同 类样品的离差平方和应当较小，类与类的离差平方和较大。 具体做法是先将 n 个样品各自成一类，然后每次缩小一类，每 缩小一类，离差平方和就要增大，选择使方差增加最小的两 类合并，直到所有...

计算离差平方和的方法是，先计算每个观测值与预测值之间的差距（也称为残差），然后将这些差距的平方加起来。对于有 n 个观测值的数据集，离差平方和的计算公式如下：SSE = Σ(yᵢ - ȳ)²其中，yᵢ 是第 i 个观测值，ȳ 是所有观测值的平均值。Σ符号表示对所有 ...

在SPSS中，系统聚类分为几个步骤：首先确定距离计算方式和类间距离；然后逐级将变量分为独立类别，再依据计算的距离合并相近的类别；过程一直持续到所有变量归一类别。类间距离的计算有多种方法，如最短、最长、中间距离、重心、组间连接、组内连接和离差平方和（Ward法）等，其中组间连接法常用且稳健。...

一元线性回归模型里总离差平方和的自由度是n-1，然后回归平方和的自由度是由x的个数决定的，因为一元的里面就是一个x所以自由度就是一，残差平方和就是总的离差平方和减去回归平方和的自由度就是n-2。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值ŷ并不一定完全...

在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。 下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示...

指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话，那应该好一些。但由于函数计算中，绝对值的和的计算和分析是比较复杂的，也不易。所以，人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标，由于平方总是正的，在统计计算中比较方便，所以误差的最小平方和（最小二乘法）就应运而生了。

最短距离法（single linkage）选择每一对类中距离最近的样本；最长距离法（complete linkage）选择最远距离的样本；类平均法（average linkage）计算每对类的样本平均距离；重心法（centroid linkage）则以两个类的质心（样本均值）之间的距离作为距离度量。Ward距离法则着重于减少总离差平方和的增加，以达到...