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我正在尝试对混合数据（人口统计变量+李克特从 1 到 10 的偏好）进行聚类分析。我正在尝试使用函数 daisy() 对混合数据应用层次聚类，但是当我计算拟合优度 - 共生相关性时，得分为 0.60，这不是很高。

我怎样才能提高合身度？分层方法是否适合此数据？李克特量表数据应该被视为因素还是数字？另外，在调用-hclust(seg.dist, method="complete")时，这个方法适合我的数据吗？

我也尝试了潜在类分析，但结果并不有趣（除非我做错了）

seg.dist <- daisy(EUR_data)
as.matrix(seg.dist)
seg.hc <- hclust(seg.dist, method="complete")

计算共生相关性：

cor(cophenetic(seg.hc), seg.dist)

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1 回答 1

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改进数据的预处理。

有些属性会比其他属性更重要。

李克特属性通常也不能被视为区间量表，因为由于文化原因，人们不太可能给出 7 而不是 6 或 8：7 是运气不好。

聚类只会与您的距离一样好，因此请改进您的预处理和距离计算！

于 2019-10-12T11:19:12.087 回答