多元

由链导公式可得： 其中 上述公式可以推广到多元，在此不详述。 一个多元复合函数，其一阶偏导数的个数取决于此复合函数自变量的个数。 在一阶偏导数的链导公式中，项数的多少取决

以判别它应属于哪一个总体。 2．判别函数的导出 （ 1）找到判别式 不妨设已经建立了判别式： 1 1 2 2 ppy c x c x c x   ，则可以得到变换后的两组的重心。 第一组样品的重心： (1) (1)1pkkky c x 第二组样品的重心： (2) (2)1pkkky c x 组间变差：     2( 1 ) ( 2 )12, , , pQ Q c c

3 9 8 . 8 1 2 7 8 . 9 6 9 3 . 8 1 0 0 . 0 1 0 0 . 0 1 9 9 1 1 4 5 3 . 8 7 8 2 . 5 1 0 5 . 1 1 0 5 . 4 1 3 4 4 . 1 7 3 1 . 3 1 0 8 . 2 1 0 7 . 0 1 9 9 2 1 6 7 1 . 7 8 8 4 . 8 1 0 8 . 6 1 1 0 . 7 1 4 5

11 12 11 1221 22 21 2211 11 12 21 11 12 12 2221 11 22 21 21 12 22 22lqll q l           A A C CACA A C CA C A C A C

统聚类法是诸聚类分析方法中使用最多的一种，按下列步骤进行： 计算 n个样品两两之间的距离，构成距离矩阵 合并距离最近的两类为一新类 计算新类与当前各类的距离。 再合并、计算，直至只有一类为止 画聚类图，解释 类与类之间的距离 (single linkage) (plete linkage) (median method) (centroid method) (average

是说分 G类是合适的。 但是，分类越多，每个类的类内的离差平方和就越小， 也就越大；所以我们只能取合适的 G，使得 足够大，而 G本生很小，随着 G的增加， 的增幅不大。 比如，假定分 4类时， =；下一次合并分三类时，下降了许多， =，则分 4 类是合适的。 TPR G 122RGP2R2R2R2R2R伪 F统计量的定义为 伪 F统计量用于评价聚为 G类的效果。 如果聚类的效果好

    1111 xnnji a i a jaax x xnn SPSS在聚 类 分析中的 应 用 兰氏（ Canberra）距离 它是由 Lance和 Williams最早提出的，故称兰氏距离。 此距离仅适用于一切的情况，这个距离有助于克服各指标之间量纲的影响，但没有考虑指标之间的相关性。 11( ) i, j 1 , , np ia jaija ia jaxxdLp

• 它对理解数据有什么附加的作用 ? • 它对我们所知道的市场 /顾客的思考方式是否适合 ? – 如果不是 错在什么地方 ? • 它是否帮助我更好地了解市场 ? Copyright CAE 31 当你看一张 map时 .. 问你自己 • 一张图表总是浓缩数据并使数据变的直观，但是它也有局限性，大量的数据本身蕴涵的信息将会丢失 (例如仅是重要的信息被保留）。 因此

| .   .y f x0x  0x 167。 2 二元函数的极限 与一元函数的极限相类似， 二元函数的极限 同样是二元函数微积分的基础 . 但因自变量个数 的增多 , 导致多元函数的极限有重极限与累次极 限两种形式 , 而累次极限是一元函数情 形下所不 会出现的 . 一、二元函数的极限 f 2RD  0P定义 1 设二元函数 定义在 上 , 为 D 的 一个聚点 , A

x A x A xA x AA x A A x A 12 121 212111ppppR12 121 21211 1111 12 121 22 222 2212111110 0 0 0110 0 0 0110 0 0 0ppppppp p pppp pp             