分层聚类 Ward 方法和正态性假设你好，
我留下了删失数据（低于检测值的值被赋值为零），我想使用 Ward 的最小距离方法在 JMP 中通过层次聚类分析这些数据。我曾假设，因为沃德的方法是基于“两个聚类之间的距离是对所有变量求和的两个聚类之间的方差分析平方和。”应该满足分布中的正态性假设。
有很多零。
我是否需要关注层次聚类的正态性假设？也就是说，如果我的输入数据是聚类的均值，是否应该计算这些均值以使它们不会因分布而产生偏差？我对均值（或转换均值或中位数）进行聚类，这减少了一些零，但对于某些站点的均值，大约 1/3 的响应仍然有 40-75% 的零，我不认为这是一个问题，因为这是数据结构。
谢谢，BT
其他回复：分层聚类 Ward 的方法和正态性假设没有关于正态分布响应的假设。 这关于层次聚类的统计细节表明欧几里得距离是基于平方差的度量。
