Диалоговое окно Variable Selection

Выбор переменных осуществляется путем ввода номера переменной в поле редактирования или путем выделения названия соответствующей переменной. Выбор группы последовательно расположенных переменных производится “захватом” их мышью при нажатой клавише Shift, для выбора одиночных переменных можно воспользоваться комбинацией Ctrl+LeftButtonClick. Если требуется выбрать из списка всего одну переменную, это можно сделать двойным щелчком мыши на названии соответствующей переменной.

Кнопка Zoom выводит окно со значениями переменной и ее стандартными характеристиками: математическим ожиданием и средним отклонением.

Объединение - Диалоговое окно результатов

Кнопка Horizontal Hierarchical Tree Plot. Нажатие этой кнопки приводит к появлению диаграммы горизонтального иерархического дерева, иллюстрирующего процесс кластеризации.

Кнопка Vertical Icicle Plot выводит вертикальный график дерева иерархии.

Флаг Rectangle Branches задает вид графика дерева, ветви которого могут изображаться прямоугольниками или диагоналями.

Флаг Scale tree to dlink/dmax*100 При выборе этой опции график будет отмасштабирован к стандартной линейной шкале, в противном случае, шкала наносится на основе пороговых расстояний связывания.

Кнопка Amalgamation Schedule выводит окно просмотра со списком проделанных объединений. Первая колонка содержит расстояния связывания, а в рядах выписаны объекты, объединенные при данном расстоянии в соответствующие кластеры.

Кнопка Distance Matrix отображает окно просмотра матрицы расстояний.

Кнопка Descriptive Statistic выводит окно с описательной статистикой (математическое ожидание и среднее отклонение) для каждого объекта, включенного в анализ.

Кнопка Save Distance Matrix позволяет пользователю сохранить на диске матрицу расстояний.

Двунаправленное объединение - Стартовая панель

Кнопка Variables ее нажатие приводит к появлению стандартного окна выбора переменных. Выбранные переменные будут интерпретированы как размерности, если комбинированный список Cluster установлен в Cases, и будут интерпретированы как объекты, если Cluster установлен в Variables.

Переключатель Threshold Value задает порог, в соответствии с которым алгоритм признает или нет два числа равными и, соответственно, классифицирует их как принадлежащие одному кластеру. Если порог очень велик (в сравнении с исходными данными), тогда будет сформирован только один большой кластер, если же порог слишком мал, тогда каждый объект данных будет представлять собой отдельный кластер. Положение по умолчанию (2), когда пороги выбираются на основе среднего отклонения, рекомендуется для большинства случаев.

Комбинированный список Missing Data Deletion позволяет выбрать один из двух способов решения проблемы недостатка данных :

• Casewise deletion of missing data - в этом случае объект будет исключен из анализа, если для него не хватает данных по какой-либо из компонент.

• Substitution by Means - замена средними. При выборе данной опции недостающие поля данных будут замещены средними значениями по соответствующим размерностям. Усреднение проводится в зависимости от выбранного типа анализа, т.е. если кластеризуются значения, то среднее будет взято по ним, а если переменные, то усреднены будут данные по строкам (т.е. по остальным переменным).

Флаг Batch Processing and Printing - данная опция доступна только если в качестве выходного устройства выбран принтер или файл. Если данный флаг установлен, все данные выводятся автоматически по окончании обработки.