#共計做了四次階層分析Hierarchical Clustering, 這邊資 料是以第五次實作結果，資料筆數為353筆，欄位變數為8 個PCA，並進行標準化動作。 1.第一次原資料執行，這邊沒記錄到準確率(準確率17.16%) 2.第二次清洗取出場數>=27場(398筆資料)球員資料(準確率 為19.84%) 3.第三次先行對>=27場(398筆料)球員資料做PCA,在做 hclust(準確率為21.3%) 4第四次將欄位變數刪除,如:X2PA,X3PA,FTA,TOV,PF (準 確率為15.08%) 5第五次實作球員出場數超過40場(整季1/2)，並且做 PCA(準確率為26.06%) 6另外使用分裂式階層群聚法（DIANA, top-down）,準確 率僅23.80% #由於分類結果不佳，後續進一步作切割式分群，K-means 和K-medoid建模分群 實作連結:file:///Users/sky/Documents/統計模型實作/資料分群Cluster/Hierarhical-Clustering.html