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①定义样品间距离采用绝对距离，计算样品两两之间的距离，得距离阵D（0），如图12.2所示。
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②找出D（0）中非对角线最小元素，是1，即D12=d12=1，则将G1与G2并成一个新类，记为G6={X1，X2}。
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③计算新类G6与其他类的距离，按公式：
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Gi6=min（Di1，Di2），其中，i=3，4，5
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即将图12.2所示的距离阵D（0）的前两列取较小的一列得距离阵D（1），如图12.3所示。
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图12.2 距离阵D（0）计算结果
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图12.3 距离阵D（1）计算结果
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④找出D（1）中非对角线最小元素，是1.5，则将相应的两类G3和G6合并为G7={X1，X2，X3}，然后按计算公式计算各类与G7的距离，即将G3、G6相应的两行两列归并为一行一列，新的行列由原来的两行两列中较小的一个组成，得距离阵D（2）计算结果，如图12.4所示。
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图12.4 距离阵D（2）计算结果
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⑤找出D（2）中非对角线最小元素，是2，则将G4与G5合并成G8={X4，X5}，最后按公式计算G7与G8的距离，即将G4、G5相应的两行两列归并成一行一列，新的行列由原来的两行两列中较小的一个组成，得距离阵D（3）计算结果，如图12.5所示。
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图12.5 距离阵D（3）计算结果
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至此，已将5个样本成功分为两类：{X1，X2，X3}与{X4，X5}，即用最短距离法得出X1，X2，X3性质更加相近，X4，X5性质更加相近。
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再例如，以示例2提供的原始数据为例，运用最短距离聚类法对该数据文件进行聚类分析。
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示例2：
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假定以某玻璃制造厂关于环境污染抽样检测中的9项数据指标，通过绝对值距离公式
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计算而得出其距离阵后，运用最短距离聚类法，对该玻璃制造厂关于环境污染抽样检测的9项数据指标进行聚类分析。原始数据的距离阵如图12.6所示。
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