聚类分析树状图是一种可视化工具，用于展示数据集中样本之间的相似性和差异性。它能够帮助我们理解数据的结构和模式，发现潜在的群组或类别。
通过树状图，我们可以直观地观察到不同样本之间的聚类关系，以及它们在不同层次上的分组情况。
这有助于我们识别出具有相似特征的样本，并为进一步的分析和决策提供指导。
此外，树状图还可以用于比较不同聚类算法的效果，评估聚类结果的稳定性和一致性。总之，聚类分析树状图为我们提供了一种直观、全面的方式来理解和解释数据集中的聚类结构。
树状图，亦称树枝状图。树形图是数据树的图形表示形式，以父子层次结构来组织对象。是枚举法的一种表达方式。树状图也是初中学生学习概率问题所需要画的一种图形。
excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by；选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击ok即可。
从右往左看，最右边，你可以看成是左边有开口的矩形，它有上下两条横线，就是说把样本分为两类，一类是宁夏，一类是其它地区再往左走，出现了一个节点，再往左一点，原来的一条横线分成了两条，加上原来的那条，一共是三条，就是说分为三类，是宁夏，甘肃，其它地区再往左，有四条，就是分四类，宁夏是第一类，甘肃是第二类，海南和新疆是第三类，其它是第四类再往左，就是分五类，分别是宁夏，甘肃，新疆，海南，其它地区就是这样以此类推，你想要分几类，就找几条横线，这个往左到最后就是每个样本归为一类。
在聚类分析树状图中，每个根节点的最终分类即为每个根节点下面的编码值。也就是说，每个根节点都有一个编码，编码相同的根节点属于同一个类。
her用树状图分析是人称代词宾格和形容词性物主代词。
是用SPSS系统聚类法做出的聚类结果树状图。1，系统聚类的基本思想是：开始将n个样本各自作为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类合并，每次减少一个类，纸质所有样本合并为一类。你发的树状图就是根据这个过程得来的。
2，最上面一行的距离值表示个案与个案的距离值，这个是软件换算出的，不可以调整。
3，可能是你的SPSS版本较旧的原因，树状图是断开的，可能不太好分辨，新版本都是连上的线段。但仍可继续做分析。根据树状图可知，
第一次合并将7、8合为一类，1、3为一类，2、4、5为一类，说明它们之间最相似，距离最近。
第二次合并将6并入7、8的类。
第三次合并将1、3并入6、7、8所在类。此时总共就剩两类了
第四次，把所有的个体合为一类
4，最终合为一类不代表不分类，而是你根据自己的需要确定类个数，再从图上找结果。比如你最终想分类两类，结果就是『7、8、6、1、3』和『2、4、5』
从右往左看，最右边，你可以看成是左边有开口的矩形，它有上下两条横线，就是说把样本分为两类，一类是宁夏，一类是其它地区 再往左走，出现了一个节点，再往左一点，原来的一条横线分成了两条，加上原来的那条，一共是三条，就是说分为三类，是宁夏，甘肃，其它地区 再往左，有四条，就是分四类，宁夏是第一类，甘肃是第二类，海南和新疆是第三类，其它是第四类 再往左，就是分五类，分别是宁夏，甘肃，新疆，海南，其它地区 就是这样以此类推，你想要分几类，就找几条横线，这个往左到最后就是每个样本归为一类。
这是用SPSS系统聚类法做出的聚类结果树状图。1，系统聚类的基本思想是：开始将n个样本各自作为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类合并，每次减少一个类，纸质所有样本合并为一类。你发的树状图就是根据这个过程得来的。
2，最上面一行的距离值表示个案与个案的距离值，这个是软件换算出的，不可以调整。
3，可能是你的SPSS版本较旧的原因，树状图是断开的，可能不太好分辨，新版本都是连上的线段。但仍可继续做分析。根据树状图可知，
第一次合并将7、8合为一类，1、3为一类，2、4、5为一类，说明它们之间最相似，距离最近。
第二次合并将6并入7、8的类。
第三次合并将1、3并入6、7、8所在类。此时总共就剩两类了
第四次，把所有的个体合为一类
4，最终合为一类不代表不分类，而是你根据自己的需要确定类个数，再从图上找结果。比如你最终想分类两类，结果就是『7、8、6、1、3』和『2、4、5』
树形图是数据树的图形表示形式，以父子层次结构来丝织的对象
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