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哈工大数学建模数据分析资源
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哈工大数学建模数据分析流程概述
六、哈工大数学建模数据分析的主要步骤包括：1、选择与聚类分析目的密切相关的变量，确保反映要分类的特征，并在不同研究对象上显示明显的差异。变量之间的相关性不应过高。2、计算相似性是聚类分析的基本概念，反映了研究对象之间的相似程度。聚类分析根据对象之间的相似性进行分类，涵盖多种相似性测度。
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哈工大数学建模数据分析材料的证明
可以证明：总离差平方和等于组内离差平方和加上组间离差平方和。定义T为总离差平方和，PG为分为G类的组内离差平方和。
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定义分类的损失函数——哈工大数学建模数据分析资源下载
2、用b(n,k)表示将n个有序的样品分为k类的某种分法：定义这种分类方法的损失函数为
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空间的收缩与扩展哈工大数学建模数据分析资料
2、空间的收缩与扩展包含两种系统聚类方法A和B。它们在每一步的距离矩阵分别为Ai和Bi（i=1, 2, 3…）。如果Ai>Bi，则称方法A使空间扩展，方法B使空间收缩。3、方法的对比包括短距离（D（短））、平均距离（D（平））、重距离（D（重））等。当D（变平）时，方法的效果将呈现变化。
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哈工大数学建模数据分析资料-有序聚类的详细步骤
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二维插值方法详解-哈工大数学建模数据分析资料
二维插值的定义第一种方法是通过网格节点进行计算。在给定的数据点(x, y, O)，通过插值算法计算中间值，从而获得整个区域的近似值。这种方法在数学建模和数据分析中广泛应用，能够有效地处理各种类型的数据。
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