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⑩在图12.118所示的重新计算类别之间的距离的最终结果的基础上，重复步骤2的操作，寻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12.119所示。非零最小距离的分析：由图12.119可以看出，最小的非零距离是0.711381632，即F18和F20之间的距离。根据聚类的规则，应将F18和F20两个企业合并为一类，命名为F23；不涉及F18和F20两个企业间的距离值保持不变，可以直接复制原值到新的单元格区域或新的工作表中，如图12.120所示。重新计算新类与其他类之间的距离，得到重新计算类别之间的距离的最终结果，如图12.121所示。
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图12.119 寻找非零最小距离
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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 [:1702652513]
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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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