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²Ä¤@¸`¡@¤H¤fÅܶµªº¦¸¼Æ¤À°t 104
²Ä¤G¸`¡@­«·s½s½X 109
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²Ä¤K¸`¡@³sÄòÅܶµªº¹Ï§Îø»s 161
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²Ä¤@¸`¡@¬Û¨Ì¼Ë¥» t ÀË©w 236
³ü¡B¾Ç´Áªì»P¾Ç´Á¤¤ªº®t²§¦ÒÅç 238
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²Ä¤@¸`¡@¿W¥ß¼Ë¥»Åܲ§¼Æ¤ÀªR 304
¤@¡B³æ¦]¤lÅܲ§¼Æ¤ÀªR 305
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¤@¡BÅܲ§¼Æ¦P½è©ÊÀË©w 322
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²Ä¤@¸`¡@¤G­Ó¶¡Â_Åܶµ¤§ÃöÁp©Êªº¤ÀªR 385
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1H94 MINITAB²Î­p¤ÀªR¸ê®ÆÀÉ.RAR



Chapter 13 ¶°¸s¤ÀªR»P°Ï§O¤ÀªR
     ¶°¸s¤ÀªR»P¦]¯À¤ÀªR­ì²z¤Q¤ÀÃþ¦ü¡A¦]¯À¤ÀªR¬O±N«ü¼ÐÃD¶µ¬ÛÃö¸û¤jªº¦X¨Ö¬°¤@­Ó¸s²Õ (¦@¦P¦]¯À)¡A¸s²Õ (¦@¦P¦]¯À) ¤Ï¬Mªº¬O«ü¼ÐÃD¶µ´ú±oªº¼ç¦b¯S½è©Î¦]¯Àºc©À¡A¦P¤@¸s²Õ (¦@¦P¦]¯À) ¤ºªº«ü¼ÐÃD¶µ¦³¸û°ªªº¦P½è©Ê¡F¶°¸s¤ÀªR¬O§âÆ[¹î­È (¨ü¸ÕªÌ) ÄݩʩίS¼x¬Û¦üªÌ¤ÀÃþ¦b¦P¤@¸s²Õ¡A¦P¤@¸s²Õ¤ºªºÆ[¹î­È(¨ü¸ÕªÌ) ¦³¸û°ªªº¬Û¦ü©Ê¡C¶°¸s¤ÀªR­Y¥HÅܶµ¤ÀÃþ¡A¨ä¤ÀÃþ¹Lµ{«K»P¦]¯À¤ÀªR¬Û¦ü¡A¦P¤@¶°¸s¤ºÅܶµªº¬Û¦ü©Ê³Ì¤j¡A¬Û¦PªºÅܼƭӼƻP¸ê®ÆÀÉ¡A±Ä¥Î¶°¸s¤ÀªRµ{§Ç»P¦]¯À¤ÀªRµ{§Ç©Ò±oµ²ªG¥i¯à¦³©Ò¤£¦P¡C
     ¥HÆ[¹î¶°ªº¤ÀÃþ¦Ó¨¥¡A­Y¤§«e¨S¦³Æ[¹î­È¤À¸sªº¸ê°T¡A¶°¸s¤ÀªRµ{§Ç¥i±Ä¥Î¤@¯ë¡u¶°¸sÆ[¹î­È¡vªº¤ÀÃþ¤èªk¡A®Ú¾Ú¿é¥Xµ²ªG¾®»E¹Lµ{ªº°Ñ¼Æ¶i¦æ§PÂ_¡A¦A®Ú¾Ú¿é¥Xµ²ªGªº¾ðª¬¹Ï¨M©w¶°¸sªº­Ó¼Æ¡A¸g¾®»E¹Lµ{¬Û¦ü©Ê¡B²Õ¤º®t²§«Y¼Æ»P¾ðª¬¹Ïªººî¦X§PÂ_¡Aªì¨B¨M©w¤À¸sªº (¶°¸s) ­Ó¼Æ«á¡A¬ã¨sªÌ¥i¶i¤@¨B±Ä¥Î K ¥­§¡¼Æ¶°¸s¤ÀªRªk¡A«ü©wÆ[¹î­È¤À¸sªº­Ó¼Æ¡A¨Ã±N¤À¸sÅܶµ¥H¿W¥ßª½¦æÀx¦s¦b¤u§@ªí¡C

¶°¸s¤ÀªRªºÂ²©ö¬[ºc¹Ï¦p¤U¡G

°Ï§O¤ÀªR¥i¥H®Ú¾Ú¹w´úÅܶµ¹ïÆ[¹î­È­ì¥ý¯u¹êªº¤À²Õ±¡ªp¶i¦æ¹w´ú»P¦A¤ÀÃþ¡A¹w´ú»P¤ÀÃþ¤D®Ú¾Ú§ë¤J°Ï§O¤ÀªR¤§¹w´úÅܶµ«Ø¥ßªº°Ï§O¨ç¼Æ (©Î¨å«¬°Ï§O¨ç¼Æ) ¹ïÆ[¹î­È¶i¦æ¦A¤ÀÃþ¡A¹w´ú¤ÀÃþªº±¡ªp­Y¬O»PÆ[¹î­È­ì¥ý¯u¹êªº²Õ§O¬Û¦P¡Aªí¥Ü¹w´úÅܶµªº¹w´ú¤ÀÃþ¥¿½T¡A¬Û¹ïªº¡A¤ÀÃþªº±¡ªp­Y¬O»PÆ[¹î­È­ì¥ý¯u¹êªº²Õ§O¤£¬Û¦P¡Aªí¥Ü¹w´úÅܶµ¹w´ú¤ÀÃþ¿ù»~¡C°Ï§O¤ÀªRªº¨ÌÅܶµ¬°Ãþ§OÅܶµ¡A¹w´úÅܶµ¬°­p¶qÅܶµ¡A¦pªG¹w´úÅܶµ¬°¶¡Â_Åܶµ¡A­n±NÅܶµÂà´«¬°µêÀÀÅܶµ¡A°Ï§O¤ÀªR¬[ºc¹Ï¤¤Åã¥Ü®Ú¾Ú¹w´úÅܶµ¶i¦æ¹w´ú¤ÀÃþ¥¿½TªºÆ[¹î­È¦³ 15 ­Ó¡B¹w´ú¤ÀÃþ¿ù»~ªºÆ[¹î­È¦³ 5 ­Ó (Æ[¹î­È¯u¹ê²Õ§O»P¹w´ú¤ÀÃþ²Õ§O¤£¤@¼Ë)¡A°Ï§O¤ÀªR¥¿Åé¹w´ú¥¿½T¦Ê¤À¤ñ¬° 15 ¡Ò 20 = 75%¡C

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Observations¡v(¶°¸sÆ[¹î­È) µ{§Ç¡Aµ{§Ç·|¶}±Ò¡uCluster Observations¡v(¶°¸sÆ[¹î­È) ¹ï¸Üµøµ¡¡Cµ{§Çªº´£¥Ü»y¬°¡uClassify observations into groups based on their similarity. Use when you do not have prior grouping information for your observations.¡v(·í¬ã¨sªÌ¹ï©óÆ[¹î­È¨S¦³¥ý«e¤À²Õ¸ê°T®É¡A¥i¥H®Ú¾ÚÆ[¹î­Èªº¬Û¦ü©Ê±NÆ[¹î­È¤ÀÃþ¦¨¼Æ­Ó¸s²Õ)¡Aµ{§Ç´£¥Ü»yªº»¡©ú¦b©ó±Ä¥Î¶¥¼h¶°¸s¤ÀªRªk±NÆ[¹î­È¶i¦æ¤ÀÃþ (©Î¤À¸s)¡C


¡uCluster Observations¡v¹ï¸Üµøµ¡¤¤¡A±qÅܼƲM³æ¤¤¿ï¨ú¡uC2 ¾Ç²ß°Ê¾÷¡v¡B¡uC3 §ë¤Jµ{«×¡v¡B¡uC4 ½Ò°ó°Ñ»P¡v¡B¡uC5 ¾Ç·~¦¨´N¡v¥|­Ó­p¶qÅܶµ¦Ü¡uVariables or distance matrix:¡v(Åܶµ©Î¶ZÂ÷¯x°}) ¤U¤è®Ø¤º¡A¤è®Ø°T®§¬°¡u¡¥¾Ç²ß°Ê¾÷¡¦ - ¡¥¾Ç·~¦¨´N¡¦¡v¡F¡uLinkage method:¡v(³sµ²¤èªk) ¥kÃä¿ï³æ¿ï¨ú¡uAverage¡v(¥­§¡³sµ²ªk)¡A¡uDistance measure:¡v(¶ZÂ÷´ú¶q) ¥kÃä¿ï³æ¡uSquared Euclidean¡v
(¼Ú´X¨½¼w¥­¤è)¡A¡uSpecify final partition by¡v(³Ì«á¨M©w¤À³Î¶°¸s¼Æ) ¤è²°¿ï¨ú¡u„UNumber of clusters:¡v(¶°¸s­Ó¼Æ) ¿ï¶µ¡A¥k°¼ªº³Ì«á¶°¸s¼Æ­È¿é¤J 1¡F¤Ä¿ï¡u„ÑShow dendrogram ¡v(Åã¥Ü¾ðª¬¹Ï) ¿ï¶µ¡A«ö¡uCustomize¡v(¦Û­q) ¶s¡A¶}±Ò¡uCluster Observations Dendrogram: Customize¡v(¶°¸sÆ[¹î­È¾ðª¬¹Ï¡G¦Û­q) ¦¸¹ï¸Üµøµ¡¡C