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图12.120 新单元格区域设置
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图12.121 重新计算类别之间的距离结果
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[11]在图12.121所示的最终结果的基础上，找出距离阵中非对角线处最小的距离，寻找非零最小距离的结果如图12.122所示。
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图12.122 寻找非零最小距离
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至此，聚类数量为5，聚类过程结束。综上所述，按照企业年均收入指标，结合原始数据，运用最长距离法对该14家企业进行的聚类分析的最后结果如下。
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较高：F5，即企业5。
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中等：F6，即企业6。
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一般：F8，即企业8。
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较低：F23，即企业1、企业14、企业4、企业3、企业13。
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很低：F22，即企业11、企业7、企业9、企业10。
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Excel统计分析与应用大全 12.3 判别分析
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判别分析是根据表明事物特点的变量值和它们所属的类，求出判别函数，再根据判别函数对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。
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在自然科学和社会科学的各个领域中，经常会遇到需要对某个个体属于哪一类进行判断地情况。如动物学家对动物如何分类的研究和某个动物属于哪一类、目、纲的判断。
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判别分析是在已知研究对象分成若干类型或组别并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据的基础上，根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。
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判别分析是一种有效的对个案进行分类分析的方法。和聚类分析不同的是，判别分析时，对象的类别和类别数等特征往往是事先已知的。而判别分析正是从这样的情形下总结出分类方法，用于对新对象的分类。
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12.3.1 判别分析的概念
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判别分析是一种比较常用的分类分析方法。判别分析先根据已知类别的事物的性质，利用某种技术建立函数式（自变量的线性组合，即判别函数），然后对未知类别的新事物进行判断以将之归入已知的类别中。其中，变量或指标必须确实与分类有关；个体的观测值必须准确；个体的数目必须足够多。
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例如，银行为了对贷款进行管理，需要预测哪些类型的客户可能不会按时归还贷款。已知过去几年中700个客户的贷款归还信誉度，据此可以将客户分成两组：可靠客户和不可靠客户。再通过收集客户的一些资料，如年龄、工资收入、教育程度、存款等，将这些资料作为自变量。通过判别分析，建立判别函数。那么，如果有100个新的客户提交贷款请求，就可以利用创建好的判别函数，对新的客户进行分析，从而判断新的客户是属于可靠客户类还是不可靠客户类。