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聚类分析树状图是一种用于展示数据集中不同样本之间相似性和差异性的一种可视化工具。在聚类分析的树状图中，通常使用树状结构来展示不同样本或组的聚类关系。通过观察树状图可以直观地了解不同样本之间的相似性或差异性。下面是如何从聚类分析树状图中看出差异大小的一些方法：

观察分支长度：在聚类分析树状图中，不同样本或组之间的连接线段的长度通常代表它们之间的差异大小。较长的连接线段通常表示较大的差异，而较短的连接线段表示较小的差异。因此，可以通过比较连接线段的长度来判断不同样本或组之间的差异大小。
观察聚类簇的位置：在树状图中，具有相似性的样本或组通常会被聚在一起形成一个簇。通过观察这些聚类簇的位置，可以大致了解不同样本之间的相似性和差异性。如果某些聚类簇位于树状图的较深分支位置，则表示它们之间的差异较大；反之，则表示它们之间的差异较小。
观察聚类簇的大小：除了位置之外，聚类簇的大小也可以反映样本或组之间的差异大小。通常情况下，较大的聚类簇可能表示其中包含较为相似的样本或组，而较小的聚类簇可能表示其中包含较为不同的样本或组。
比较不同分支的高度：在树状图中，每个节点的高度表示距离或差异的大小。因此，可以通过比较不同节点的高度来判断它们之间的差异大小。较高的节点通常表示较大的差异，而较低的节点则表示较小的差异。
考虑多个层次的聚类关系：对于复杂的数据集，聚类分析树状图可能包含多个层次的聚类关系。在这种情况下，可以观察不同层次的聚类簇之间的联系以及它们的分支长度和位置，来全面地了解不同样本或组之间的差异。

通过以上方法，我们可以在聚类分析树状图中较为准确地观察样本或组之间的差异大小，从而更好地理解数据集中的结构和特征。

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山山而川评论

聚类分析树状图是用于展示不同样本或变量间相似性或差异性的一种数据可视化工具。通过观察树状图的结构和分支，可以对样本或变量之间的差异大小有一定的判断。在树状图中，样本或变量之间的相似性可以通过它们在树状图中的距离远近来体现：距离越近代表相似性越高，距离越远代表相似性越低。

通常，树状图的分支长度越长，则代表着相应分组之间的差异性越大。具体来说，可以从以下几个方面来看树状图中的差异大小：

分支长度：观察树状图上不同分支的长度，较长的分支通常表示较高的差异性，而较短的分支则表示相似性较高。分支之间的距离越远，代表着它们之间的差异性越大。
分支层次：树状图中从顶部到底部的层次结构也可以反映不同组之间的差异大小。同一层次上的分支代表着相似性较高，不同层次之间的分支则代表着差异性较大。
聚类簇的大小：在树状图中，观察不同聚类簇的大小也可以帮助判断差异的大小。如果某个聚类簇包含的样本或变量数量较多，那么表示这些样本或变量在某种属性上较相似，而不同聚类簇之间的差异性相对较大。
分支之间的角度：在树状图中，分支之间的夹角也可以提供一定的信息。夹角较大的分支通常表示差异性较大，而夹角较小的分支则表示相似性较高。

综上所述，观察聚类分析树状图时，结合以上几个方面的指标，可以帮助我们更好地理解样本或变量之间的相似性和差异性。通过仔细观察树状图的结构和特征，可以更深入地了解数据之间的关系，从而为后续的数据分析和解释提供参考依据。

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程, 沐沐评论

如何通过聚类分析树状图看差异大小

1. 了解聚类分析树状图

聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，用于将数据集中的样本按照它们之间的相似性进行分组。通过聚类分析可以将数据集中的样本划分为若干个簇，每个簇内的样本之间更加相似，而不同簇之间的样本相似度较低。聚类分析的结果通常通过树状图（树状图也称为树状图谱）来展示，树状图可以清晰地展示出不同样本之间的关系和相似性。