-represents the “multivariate dissi

-represents the “multivariate dissimilarity” of X & Y
-Uses the “greatest univariate difference” to represent the multivariate dissimilarity.
-This is a “similarity index” –all the other measures we have looked at are “dissimilarity indices”
-Using correlations ignores level differences between cases –looks only at shape differences (see next page)

-It is important to carefully consider how you want to define “profile similarity” when clustering –it will likely change the results you get.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

-แสดงถึงความ "ตัวแปรพหุความแตกต่างกัน" ของ X และ Y-ใช้ "บรรดาไร univariate ความแตกต่าง" เพื่อแสดงความแตกต่างกันของตัวแปรพหุ-นี้เป็น "ดัชนีความคล้ายคลึงกัน" – มาตรการอื่น ๆ ที่เราได้ดูเป็น "ดัชนีความแตกต่างกัน"-การใช้ความสัมพันธ์ละเว้นระดับความแตกต่างระหว่างกรณี – มีลักษณะเฉพาะที่แตกต่างของรูปร่าง (ดูหน้าถัดไป)-จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบว่าคุณต้องการกำหนด "ความคล้ายคลึงของข้อมูลส่วนตัว" เมื่อคลัสเตอร์ – มันอาจจะเปลี่ยนแปลงผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

-represents ว่า "ความแตกต่างกันหลายตัวแปร" ของ X & Y
-Uses ว่า "ความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ที่สุด univariate" เพื่อเป็นตัวแทนของความแตกต่างกันหลายตัวแปร.
นี้เป็นเป็น "ดัชนีความคล้ายคลึงกัน" พักมาตรการอื่น ๆ ที่เราได้ดูคือ "ดัชนีความแตกต่างกัน"
ขนานแท้ใช้ความสัมพันธ์ ละเว้นความแตกต่างระหว่างระดับ -looks กรณีเฉพาะที่แตกต่างรูปร่าง (ดูหน้าถัดไป) -It เป็นสิ่งสำคัญที่ควรพิจารณาอย่างรอบคอบว่าคุณต้องการที่จะกำหนด "โปรไฟล์คล้ายคลึงกัน" เมื่อจัดกลุ่ม -IT มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนผลลัพธ์ที่คุณได้รับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- เป็น " ตัวแปรหลายตัวจะ " X & Y- ใช้ " ความแตกต่าง " ที่มีมากที่สุดเพื่อแสดงความแตกต่างหลายตัวแปร- นี่เป็น " ดัชนี " ความเหมือนและมาตรการอื่น ๆทั้งหมด เราต้องดูที่เป็น " ดัชนีความแตกต่าง "- การใช้ความสัมพันธ์ละเว้นระดับความแตกต่างระหว่างกรณีลักษณะที่แตกต่างและรูปร่าง ( ดูหน้าถัดไป )- มันเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาให้รอบคอบว่าคุณต้องการกำหนดรายละเอียด " ความเหมือน " เมื่อกลุ่มซึ่งอาจจะเปลี่ยนผลลัพธ์ที่คุณจะได้รับ