1.距离分析

距离分析在统计学和数据科学中指的是评估和量化对象（如观测点、个体、案例等）之间差异的过程。在数据集中，每个对象通常由一系列的属性或变量表示。距离分析的目的是为了衡量这些对象在多维空间中的相对位置，通常用于聚类分析、分类、维度缩减等多种应用场景。

下面是一些常用的距离度量方法;

• 欧氏距离（Euclidean Distance）

• 曼哈顿距离（Manhattan Distance）

• 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）

• 马氏距离（Mahalanobis Distance）

• 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）

• 汉明距离（Hamming Distance）

• 余弦相似度（Cosine Similarity）

2.SPSS实现

数据说明：该数据是用三种仪器测试一批树的高度，现在利用距离分析来分析三种仪器之间的相关性。

（1）打开“data08-03”数据文件，选择“分析”——“相关”——“距离”，弹出下图所示的对话框。

（2） 将左侧三个变量移到右侧，然后按照下图勾选对应的选项。

（3）单击“测量“按钮”，弹出下图所示的对话框，选择默认的pearson相关性。

（4）完成所有设置后，单击“确定”。

3.结果分析