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迭代柱间相关分析得出的多个聚类、类型和维度

MULTIPLE CLUSTERS, TYPES, AND DIMENSIONS FROM ITERATIVE INTERCOLUMNAR CORRELATIONAL ANALYSIS.

作者信息

McQUITTY L L

出版信息

Multivariate Behav Res. 1968 Oct 1;3(4):465-77. doi: 10.1207/s15327906mbr0304_6.

DOI:10.1207/s15327906mbr0304_6
PMID:26824311
Abstract

This paper extends Intercolumnar Correlational Analysis from a single, hierarchical, classification method to a multiple, hierarchical, classification method. Some advantages of the method over most other methods are: (a) it builds hierarchical classifications from the top down and thus uses all indices of every matrix or submatrix in all decisions, and (b) it provides a comprehensive base for defining the major patterns of the first hierarchical system.

摘要

本文将柱间相关分析从单一的分层分类方法扩展为多重的分层分类方法。该方法相对于大多数其他方法的一些优点包括:(a) 它自上而下构建分层分类,因此在所有决策中使用每个矩阵或子矩阵的所有指标;(b) 它为定义第一个分层系统的主要模式提供了全面的基础。

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