概述
6.4 系统聚类的性质及类的确定
(3)根据统计量确定
上一讲介绍了 R-square，这里再补充 3 个用于确定分类个数的统计量。半偏 R-square：
即 k+1 类的 R-square 减去 k 类的 R-square，其用于衡量 k 类与 k+1 类的 R-square 的增值 。如果半偏 R-square 比较大，说明 k+1 类的 R-square 更大，更合理，因此不应该合并为 k 类。伪 F 统计量：
因为比较像 F 分布的定义，所以称为“伪F”
Bk 是组间平方，我们希望 B_k 比较大，进而当伪 F 统计量的值比较大的时候，认为其效果良好。伪 t2 统计量：
评价将类 K 和类 L 合并的效果。这是半偏 R-square 的变形，同样地，当它比较大的时候，认为 k+1 类更好。
(4)根据谱系图
几个准则：各类重心之间的距离必须很大(各类差异性显著)；
确定的类中,各类所包含的元素不要很多；
类的个数必须符合实用目的；
若采用几种不同的聚类方法处理,则在各自的聚类图中应发现相同的类。
例子-- 16 个地区的聚类
最后
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