The agglomeration schedule is a num

The agglomeration schedule is a numerical summary of the cluster solution. At the first
stage, cases 8 and 11 are combined because they have the smallest distance. The
cluster created by their joining next appears in stage 7. In stage 7, the clusters created in
stages 1 and 3 are joined. The resulting cluster next appears in stage 8. When there are
many cases, this table becomes rather long, but it may be easier to scan the coefficients
column for large gaps rather than scan the dendrogram. A good cluster solution sees a
sudden jump (gap) in the distance coefficient. The solution before the gap indicates the
good solution. The largest gaps in the coefficients column occur between stages 5 and 6,
indicating a 6-cluster solution, and stages 9 and 10, indicating a 2-cluster solution. These
are the same as your findings from the dendrogram. This is somewhat unsatisfactory as a
solution, because there isn't a strong classification. Try a solution using complete linkage
(Furthest neighbor) as the cluster method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางเวลาการรวมตัวกันเป็นบทสรุปตัวเลขของการแก้ปัญหาของคลัสเตอร์ ในครั้งแรกที่
เวทีกรณี 8 และ 11 จะรวมกันเพราะพวกเขามีระยะทางที่เล็กที่สุด
คลัสเตอร์สร้างขึ้นโดยการเข้าร่วมของพวกเขาต่อไปปรากฏอยู่ในขั้นตอนที่ 7 ในขั้นตอนที่ 7 กลุ่มที่สร้างขึ้นใน
ขั้นตอนที่ 1 และ 3 จะเข้าร่วม กลุ่มที่ส่งผลต่อไปปรากฏอยู่ในขั้นตอนที่ 8 เมื่อมี
หลายกรณีตารางนี้จะกลายเป็นค่อนข้างยาว แต่มันอาจจะง่ายต่อการสแกนสัมประสิทธิ์
คอลัมน์ช่องว่างขนาดใหญ่มากกว่าสแกน dendrogram สามารถ วิธีการแก้ปัญหาที่ดีคลัสเตอร์เห็น
กระโดดอย่างฉับพลัน (ช่องว่าง) ในระยะทางที่ค่าสัมประสิทธิ์ วิธีการแก้ปัญหาก่อนที่จะเกิดช่องว่างบ่งชี้
ทางออกที่ดี ช่องว่างที่ใหญ่ที่สุดในสัมประสิทธิ์คอลัมน์เกิดขึ้นระหว่างขั้นตอนที่ 5 และ 6
แสดงให้เห็นวิธีการแก้ปัญหา 6 คลัสเตอร์และขั้นตอนที่ 9 และ 10 แสดงให้เห็นวิธีการแก้ปัญหา 2 คลัสเตอร์ เหล่านี้
เป็นเช่นเดียวกับผลการวิจัยของคุณจาก dendrogram สามารถ นี้จะค่อนข้างเป็นที่น่าพอใจเป็น
วิธีการแก้ปัญหาเพราะไม่มีการจัดหมวดหมู่ที่แข็งแกร่ง พยายามแก้ปัญหาโดยใช้การเชื่อมต่อที่สมบูรณ์
(ไกลเพื่อนบ้าน) เป็นวิธีการคลัสเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่การสรุปตัวเลขของกลุ่มโซลูชั่น ที่แรกเวที , กรณี 8 และ 11 จะรวมกัน เพราะพวกเขามีระยะห่างที่น้อยที่สุด ที่กลุ่มที่สร้างขึ้นโดยพวกเขาเข้าร่วมถัดไป ปรากฏในขั้นตอนที่ 7 ในขั้นตอนที่ 7 กลุ่มที่สร้างขึ้นในขั้นตอนที่ 1 และที่ 3 ร่วมกัน ส่งผลให้กลุ่มถัดไป ปรากฏในขั้นตอนที่ 8 เมื่อมีหลายกรณี ตารางนี้จะค่อนข้างยาว แต่มันอาจจะง่ายต่อการสแกนค่าสัมประสิทธิ์คอลัมน์สำหรับช่องว่างขนาดใหญ่แทนที่จะสแกนพันธุกรรม . โซลูชั่นกลุ่มดีเห็นฉับพลันกระโดด ( ช่องว่าง ) ใน ระยะของ โซลูชั่นก่อนว่างบ่งชี้ว่าดีโซลูชั่น ช่องว่างที่ใหญ่ที่สุดใน 1 คอลัมน์ เกิดขึ้นระหว่างขั้นตอนที่ 5 และ 6แสดงโซลูชั่น 6-cluster และขั้นตอนที่ 9 และ 10 ซึ่งเป็นโซลูชั่นที่ 2-cluster . เหล่านี้เป็นเช่นเดียวกับผลจากพันธุกรรม . นี่คือข้อบกพร่องบ้างเป็นโซลูชั่นเพราะไม่มีหมวดหมู่ที่แข็งแกร่ง ลองแก้ปัญหาโดยใช้การเชื่อมต่อที่สมบูรณ์( บ้านไกล ) เป็นกลุ่มโดยวิธี