JMP统计与图形指南：聚类与K均值分析

"本文档是《JMP统计和图形指南》第6版的一部分，主要讨论了JMP软件在大数据分析、数据挖掘和统计中的应用，特别是聚类分析和特效半透流光shader的使用。JMP是SAS公司的一个业务单元，提供强大的统计和可视化工具。" 在JMP中进行聚类分析时，它支持不同的列类型，包括数值列和分类列。对于分层聚类，它可以处理字符列，而K均值聚类则专门用于数值列。对于保序的列（即有序分类变量），JMP会将其数据值视为排序类别的指数，处理方式与连续数值列相同。如果列是记名的，那么类别相同时距离为零，不同则为标准化距离的两倍。这种处理方法确保了不同类型的变量在聚类过程中的恰当比较。 JMP的统计平台和分析平台是其核心功能，用户可以通过指定建模类型、选择分析方法和定义列的角色（如响应模型、因子模型等）来进行各种复杂的统计分析。对于响应模型，JMP区分了连续响应、记名响应和保序响应，每种都有其特定的处理方式。因子模型同样分为连续因子和记名因子，以及保序因子，适用于不同的数据特性。 在进行统计分析时，JMP遵循一些基本的统计假设，例如模型的假定、相对显著性和多元推断。有效性评估和替代方法也是考虑的重要方面，这有助于理解模型的可靠性和适用性。此外，书中强调了不确定性作为统计分析中的一个统一概念，这对于理解和解释分析结果至关重要。 JMP软件不仅提供了强大的统计分析功能，还注重用户的交互体验，如图22.1所示的“聚类启动对话框”，可能包含特效半透流光shader，使得数据可视化更为直观和吸引人。这样的设计有助于用户更好地理解数据背后的故事，正如马塞尔·普鲁斯特所言，“真正有所发现的航行不在于寻找一片新的风景，而在于拥有一双新的眼睛”。 JMP是数据分析和挖掘的强大工具，它的易用性和深度功能使其成为专业人士进行复杂数据分析的首选。通过深入理解和熟练运用JMP，用户能够更有效地探索数据，发现隐藏的模式，并做出基于数据的决策。