Сравнение результатов корреляции и классификации Опции

[amphipole]

Вопрос по интерпретации результатов корреляционного анализа и Иерархического кластерного анализа. В процессе анализа медицинских данных при помощи SPSS получены результаты корреляции для переменных (больницы) которые показывают что некоторые больницы очень сильно коррелированны между собой (0.96-0.98 с р<0.05). Но затем использую класстерный анализ (среднее расстояние между группами, квадратное евклидово расстояние), получаем, что данные больницы отнесенены к разным классам (искл. составляет только две).
Как это можно обяснить с теоритической точки зрения, возможно ли сопоставлять результаты корреляционного и кластерного анализа?

[плав]

Нет, просто разные вопросы. Корреляция отвечает на вопрос - а одинаковы ли изменения (однонаправлены ли)? Ну а расстояние - это расстояние. Скажем, Москва и Питер находятся к северу от Душанбе, а Монреаль и Оттава - от Мехико-сити. Направление - одинаковое. Но расстояния могут быть очень разными. Поэтому надо исходить из вопроса - объединять в группы по какому признаку?

[amphipole]

Нет, просто разные вопросы. Корреляция отвечает на вопрос - а одинаковы ли изменения (однонаправлены ли)? Ну а расстояние - это расстояние. Скажем, Москва и Питер находятся к северу от Душанбе, а Монреаль и Оттава - от Мехико-сити. Направление - одинаковое. Но расстояния могут быть очень разными. Поэтому надо исходить из вопроса - объединять в группы по какому признаку?

Попытаюсь изложить.
Есть данные(в %) по 14 типам заболеваний в 20 больницах. Цель: найти больницы имеющие одинаковую структуру заболеваемости и обьеденить в группы. Вроде все логично. Таким образом признаком являются заболевания выраженные в % для каждой больницы.
Как считаете, какую дистанцию необходимо использовать в данном случае?