Четырехфакторный иерархический дисперсионный анализ 5 страница
Табл.3
Заключительная стадия максимального корреляционного пути в программе Excel

|

|
Табл.4
Матрица средних внутрикластерных (по диагонали) и межкластерных коэффициентов сходства по Смирнову
| I | II | III | IV | V | VI | VII | VIII | IX | X | XI | XII | |
| I | ||||||||||||
| II | ||||||||||||
| III | ||||||||||||
| IV | ||||||||||||
| V | ||||||||||||
| VI | ||||||||||||
| VII | ||||||||||||
| VIII | ||||||||||||
| IX | ||||||||||||
| X | ||||||||||||
| XI | ||||||||||||
| XII |
Табл.5
Заключительная стадия максимального корреляционного пути средних межкластерных коэффициентов сходства по Смирнову
| I | II | III | IV | V | VI | VII | VIII | IX | X | XI | XII | |

|

|

|
5. Помимо проверки корректности разбиения дендрита на кластеры средние межкластерные коэффициенты сходства позволяют построить дендрит максимальных средних межкластерных коэффициентов сходства и выделить кластеры второго порядка, состоя\щие из первоначальных кластеров (первого порядка).
Для этого матрица средних коэффициентов сходства между кластерами обрабатывается максимальным корреляционным путем. Заключительная стадия данной процедуры показана в табл. 5.
6. На основе результатов максимального корреляционного пути строится дендрит максимальных средних коэффициентов сходства (рис. 3) между 12 первоначальными кластерами.
Дендрит разрезается на кластеры путем разрыва слабых связей (менее _______). В результате образуется _____ кластеров (рис. 4.) На рис. 5 представлены составы кластеров второго порядка.
6. Сравнительный анализ результатов невесовой и весовой таксономий.
Табл.6
Число и состав кластеров при невесовой и весовой таксономии
| Невесовая таксономия | Весовая таксономия | ||
| число кластеров 1-го порядка | |||
| состав кластеров первого порядка | кластер I | ||
| кластер II | |||
| кластер III | |||
| кластер IV | |||
| кластер V | |||
| кластер VI | |||
| кластер VII | |||
| кластер VIII | |||
| кластер IX | |||
| кластер X | |||
| кластер XI | |||
| кластер XII | |||
| кластер XIII | |||
| кластер XIV | |||
| кластер XV | |||
| кластер XVI | |||
| кластер XVII | |||
| кластер XVIII | |||
| кластер XIX | |||
| кластер XX | |||
| кластер XXI | |||
| число кластеров 2-го порядка | |||
| состав кластеров 2-го порядка | кластер A | ||
| кластер B | |||
| кластер C | |||
| кластер D | |||
| кластер E | |||
| кластер F | |||
| кластер L | |||
| кластер M | |||
| кластер N | |||
| кластер O |
7. Сравнительный анализ коэффициентов оригинальности
Табл.7
Ранжированный ряд коэффициентов оригинальности 30 сеянцев по 10 признакам
| № сеянца | Коэфф.ориг. | № сеянца | Коэфф.ориг. | № сеянца | Коэфф.ориг. |
8. Выводы:
__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Работа сдана «_______» ______________________ 20______ г.
Оценка работы __________________________________
Преподаватель ___________________________ ( )
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ
Таблица I I 