是否有人对所有序数数据使用 JMP 中的层次聚类功能，并尝试过非 Ward 选项的效果如何？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />因此，我尝试通过聚类分析在 JMP 中构建聚类，但由于我的数据都是分类数据，我想知道其他一些选项是否会更好。 幸运的是，JMP 手册中几乎没有关于如何使用下拉菜单的内容，而且互联网除了建议对于所有分类数据应使用不同的算法之外，也没有什么特别的帮助。 任何建议将不胜感激。 谢谢。
回复：是否有人对所有序数数据使用 JMP 中的层次聚类功能，并尝试过非 Ward 选项的效果如何？非常感谢您的背景，并对断开的链接表示歉意多重对应分析（马华） 。 鉴于你所说的，我肯定会看一下，看看会出现什么： http://www.jmp.com/support/help/Multiple_Correspondence_Analysis.shtml
回复：是否有人对所有序数数据使用 JMP 中的层次聚类功能，并尝试过非 Ward 选项的效果如何？嗨伊恩，
谢谢你的快速反应。 我想我不应该只用序数标记，而应该把它拼写出来。 所以是的，我的数据都是分类数据，没有连续数据，也没有名义数据。 我可能会有多达几百列的数据，我只是尝试使用聚类函数来确定这些数据的自然顺序。 因此，这是一个复杂的情况，我有一种在全球范围内销售的产品，但每个国家/市场的全球备案方式略有不同。 产品必须按照备案的方式进行销售。 每个文件在产品准备销售之前的制造和分析方式方面可能存在细微差别。 我正在尝试找出供应方面的自然分组市场/国家，然后回过头来看看最好使用什么策略来调整每个国家的产品状态/备案，以确保不出现供应短缺并使所有产品变得相似尽可能快地。 希望这是有道理的吗？
那么对于这样的事情最适合使用什么算法呢？ 我认为我不应该使用默认的“Ward”，对吗？
感谢您的帮助！
回复：是否有人对所有序数数据使用 JMP 中的层次聚类功能，并尝试过非 Ward 选项的效果如何？从线程中我无法判断您的数据是分类数据还是序数数据（或者可能是两者的混合）。 如果您在口语或技术意义上使用“集群”，也不是这样。
如果数据是分类的，我肯定会看一下： http://www.jmp.com/support/help/Multiple_Correspondence_Analysis.shtml 。 如果混合了分类变量和连续变量和/或有序变量，有些人会主张将后面的变量设为分类变量，以便它们也可以包含在 MCA 中。 尽管此过程会丢失信息，但有时比根本不包含变量要好。 而且，正如您通过自己的搜索可能发现的那样，有些人主张使用 MCA 的输出作为聚类的输入，您当然也可以尝试这样做。
但归根结底，任何“最佳”甚至可行的方法都取决于您设定的具体目标（实际结果将如何使用？），以及您必须掌握的数据效果如何（或不……）支持实现这些目标。 不用说，简单的图形和描述性摘要将帮助您指明正确的方向。
