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SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验的目的是通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。
通过聚类分析的结果，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
二、实验步骤1.数据准备：选择合适的数据集进行分析。
数据集应包含若干个已知变量，以及我们需要进行聚类的目标变量。
2.打开SPSS软件，导入数据集。
3.对数据集进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值等。
4.进行聚类分析：选择合适的聚类方法和变量，进行聚类分析。
5.对聚类结果进行解释和分析，确定最佳的聚类数目。
6.对不同的聚类进行比较，看是否存在显著差异。
7.结果展示和报告撰写。
三、实验结果及分析在实验过程中，我们选择了学校学生的体测数据作为聚类分析的样本。
数据集共包含身高、体重、肺活量等指标，共有200个样本。
首先，我们进行了数据预处理，包括处理缺失数据和异常值。
对于缺失数据，我们选择用平均值进行填充；对于异常值，我们使用离群值检测方法进行处理。
然后，我们选择了合适的聚类方法和变量，使用K-means聚类算法对样本进行分组。
我们尝试了不同的聚类数目，从2到10进行了分析。
根据轮廓系数和手肘法定量评估了不同聚类数目下聚类效果的好坏。
最终，我们选择了聚类数目为4的结果进行进一步分析。
通过比较不同聚类结果的均值，我们发现不同聚类之间的身高、体重和肺活量等指标存在较大差异。
这说明聚类分析对样本的分类和分组是合理和有效的。
四、实验总结本次实验通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。
通过分析聚类结果，我们发现不同聚类之间存在显著差异，这为进一步研究和探索提供了参考。
聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们更好地理解和解释数据，对于从大量数据中发现规律和特征具有重要的应用价值。
总之，聚类分析是一种有力的数据分析工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
聚类分析Word版
附件5模板二目录第一章系统需求 (2)第二章分析方法原理 (2)第三章分析数据说明 (2)第四章算法实现 (2)第五章预测结果分析 (2)5．1 聚类成两个簇： (2)5．2 聚类成三个簇 (5)结论 (5)参考文献 (5)结束语 (5)（注：此目录应该是自动生成的）系统需求介绍选题的背景以及意义第一章分析方法原理介绍使用的相关分析方法的理论基础第二章分析数据说明介绍各分析数据的含义，各数值的分布情况等第三章算法实现依据分析方法原理介绍各关键的实现步骤第四章预测结果分析对聚类的各个情况进行分析：5．1 聚类成两个簇：划分为两个簇，每个簇区分其他簇特征是：图5.4 聚类中心聚类结果通过分类总结特征如表5.6根据上面的统计信息特征描述信息，对聚类结果进行归纳概括，总结出10个客户群的特征，根据特征类型对用户群命名，并提出相应的营销策略.第1类：本地中高价值群，总通话次数大于平均通话次数，客户入网时间长人数虽不多但也要保留改客户群，以提高企业的竞争力.应该提供本地套餐，向其提供体验式的服务，引导他们进行增值业务方面的消费.以保留改客户群，本群对长话漫游不敏感，我们应该提升他们的长话消费.以提高总体消费，具体方式可以采用促销和体验式服务.第2类：业务中高价值群，本群的特点是，长途，漫游通话，本地通话一般，工作时通话占比大.针对此类客户，我们应该提供好的套餐，这套餐要适合长话和漫游的同时也适应本地通话.提供全套服务，以提升客户的消费，达到保留客户的目的.第3类：典型低价值群体，该群体所占比例大，也是高危群体, 人数占总预流样本中数的85.7%以上,所以要特别关注，应该促进该客户群的月消费，多提供套餐服务，提高客户的月通话数.我们可以通过市话套餐的推广提升他们的月均消费额，向其提供体验式的服务，引导他们进行增值业务方面的消费.第4类：本地业务型中价值，本地通话量较大，通话时间长，工作时间通话量大，基本无长途和漫游通话，主要通过主动联系他人，很少得到他人联系.客户忠诚度相对较高.针对此用户群我们应该提供工作型服务套餐，促进客户消费来保留该客户群.第5类：商务中价值，国内长途通话多，本地通话一般，优惠时间通话较多.提供好的优惠政策，采用漫游优惠类套餐，稳定客户长期在网.第6类：典型的商务型中价值，该预流客户类型的本地通话一般，但是漫游通话比较多，所以要保留这一类客户要采用漫游优惠类套餐，为客户提供好的漫游服务，稳定客户长期在网；漫游通话次数多，表明该类客户长期在外，因此可以提供机场绿色通道、预订酒店等类辅助服务第7类：本地工作群高价值，该类型客户通话时间长，本地通话占总通话的90%以上，工作通话多，基本无漫游通话，客户入网时间短.该类型客户的发展对公司的发展很有帮助，该类型客户要需要好的本地服务，所以我们应该采取本地套餐服务，来改善客户对企业的看法，从而保留客户.第8类：本地中价值，本地中价值客户是一个很大的消费群体，我们应该以提升他们的月消费为主，提高IP通话的使用率，培养他们的消费需求，具体方式可以采用促销和体验式服务.，第9类：中低价值，长途和漫游通话相对较多，本地通话一般，工作通话占总通话的一半.客户入网时间较长.该类型客户是元老级的，对电信的原有服务了如指掌.所以要留住该类型客户只有提出新型的客服服务，来激发客户的兴趣.以为该客户的漫游、长途和IP电话较多，要提供好的长话漫游服务，来保留该类型客户.第10类：本地和长途通话都一般，工作通话占比大，客户群体也占的多，该类客户上班期间通话多，我们应该提供好的忙时服务，提供客户消费，来保留客户.经过上面对每类的分析也了解到，上面10类客户主要业务是主叫，被叫的所占比例小，流失的可能性大.所针对上面的所以客户我们应该提供好的套餐和彩铃服务，以提高他们的被叫率来达到保留客户的目的.5．2 聚类成三个簇结论参考文献结束语友情提示：本资料代表个人观点，如有帮助请下载，谢谢您的浏览！。
《系统工程》聚类分析实验报告
40
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20
聚类分析实验
6.单击保存→继续→确认，运行此结果。
实验环境
Windows xp、SPSS20.0
实验结果
与分析
表一：
案例处理汇总a,b
案例
有效
缺失
总计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
31
100.0
0
.0
31
100.0
a.平方Euclidean距离已使用
b.平均联结（组之间）
表二：
聚类表
教师评语
注：可根据实际情况加页
158.715
4
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10
10
11
167.790
0
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14
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4
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273.293
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274.099
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295.240
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22
18
1
3
306.430
课程实验报告
年级专业
课程名称
应用多元统计分析
指导教师
学生姓名
学号
实验日期
实验地点
实验成绩
教务处制
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。
二、实验步骤1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。
3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。
4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。
三、实验数据本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。
下表展示了部分样本数据：样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好---------，------，------，------，---------，---------1，30，男，5000，大专，电子产品2，25，女，3000，本科，服装鞋包3，35，男，7000，硕士，食品饮料...，...，...，...，...，...四、实验结果1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。
2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。
-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。
-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。
3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。
这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。
五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。
聚类分析的验证实验
Bangladesh 2 -+-+
Cambodia 3 -+ +-----+
Afghanistan 1 ---+ +---------------------------------------+
China 4 -+ | |
Indonesia 7 ---+-------+ |
Malaysia 9 ---+ | |
Philippines 12 ---+ +-----------------+
S. Korea 13 -+---+ |
Taiwan 15 -+ +-----+
N. Korea 10 -----+
实验步骤及实验结果：
1.
2.
聚类表
阶
群集组合
系数
首次出现阶群集
下一阶
群集1
群集2
群集1
群集2
1
2
3
.146
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4
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.423
0
2
7
6
6
11
.522
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告摘要：本实验旨在利用SPSS软件进行聚类分析，并通过实验结果分析数据的分布情况，揭示数据中的隐含规律。
通过聚类分析，我们将数据样本划分为不同的类别，以便更好地理解数据的特征、相似性以及群组之间的差异。
实验结果表明，SPSS软件在聚类分析方面具有较高的可靠性和准确性，能够有效地提取数据的特征和隐含信息，为数据分析提供有力支持。
1.引言2.实验方法2.1数据收集与准备本实验使用到的数据集是从公开渠道获取的一份包含各个地区收入、消费、教育等特征的数据集。
为了保护数据安全和隐私，将被分析的数据进行了匿名化处理。
2.2SPSS操作步骤（1）导入数据集：将数据集导入SPSS软件，并进行数据检查和处理，确保数据的完整性和准确性。
（2）选择合适的聚类算法：根据实验目的和数据特点选择适合的聚类算法，这里选择了k-means算法作为聚类算法。
（3）设置聚类参数：设置聚类的类别数、迭代次数等参数，以得到最优的聚类结果。
（4）进行聚类分析：运行聚类分析模块，观察聚类结果和聚类中心的分布情况。
（5）结果解释与分析：根据聚类结果，对不同类别的数据进行特征分析和差异比较，以更好地理解数据的特点和分布规律。
3.实验结果与分析通过SPSS软件进行聚类分析，得到了数据样本的聚类结果。
根据平均轮廓系数和间隔分析等指标，确定了最优的聚类类别数，并得到了每个类别的聚类中心和分布情况。
3.1聚类类别数的确定为了确定合适的聚类类别数，使用平均轮廓系数方法和间隔分析方法进行评估。
通过计算不同聚类类别数下的平均轮廓系数和间隔分析值，选择具有最大平均轮廓系数和最小间隔分析值的类别数作为最优的聚类类别数。
经过计算分析，确定了聚类类别数为33.2聚类结果与分析根据聚类类别数为3的聚类结果，将数据样本分为了三组。
分别对每组数据进行了特征分析和差异比较。
3.2.1类别1：高收入、高教育水平、低消费该类别的个体具有较高的收入水平和教育水平，但消费水平较低。
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SPSS 聚类分析实验报告
一．实验目的：
1、理解聚类分析的相关理论与应用
2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、
3、熟练 SPSS软件相关操作
4、熟悉实验报告的书写
二．实验要求：
1、生成新变量总消费支出=各变量之和
2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T 检验，并说明检验结果
3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行）
4、利用 K-Mean法把 31 省分成 3 类
5、对聚类分析结果进行解释说明
6、完成实验报告
三．实验方法与步骤
准备工作：把实验所用数据从 Word文档复制到 Excel ，并进一步导入到 SPSS数据文件中。
分析：由于本实验中要对 31 个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也
可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时， K 均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。
四、实验结果与数据处理：
1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：
生成新变量总消费支出 =各变量之和如图所示：
2.对变量食品支出和居住支出进行配对样本 T 检验，如图所示：
得出结论：
3.对各省的总消费支出做出条形图，如图所示：
4．对聚类分析结果进行解释说明：
K均值分析将这样的城市分为三类：
第一类北京、上海、广东
第二类除第一类第三类以外的
第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东
第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。
第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。
第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。
初始聚类中心
聚类
123
食品支出7776.983052.575790.72衣着支出1794.061205.891281.25居住支出2166.221245.001606.27家庭设备及服务支出1800.19612.59972.24医疗保健支出1005.54774.89617.36交通和通信支出4076.461340.902196.88文化与娱乐服务支出3363.251229.681786.00其它商品和服务支出1217.70331.14499.30总消费支出23200.409792.6614750.02
迭代历史记录a
聚类中心内的更改
迭代123
11250.5921698.8651216.114
2416.86470.786173.731
3138.955 2.94924.819
446.318.123 3.546
5849.114319.1791362.411
6805.00415.199606.915
7161.001.72475.864
832.200.0349.483
9 6.440.002 1.185
10 1.2887.815E-5.148
迭代历史记录a
聚类中心内的更改
迭代123 11250.5921698.8651216.114 2416.86470.786173.731 3138.955 2.94924.819 446.318.123 3.546 5849.114319.1791362.411 6805.00415.199606.915 7161.001.72475.864 832.200.0349.483
9 6.440.002 1.185
10 1.2887.815E-5.148
a.迭代已停止，因为完成了最大次数的迭代。
迭
代无法收敛。
任何中心的最大绝对坐标更改为
1.193 。
当前迭代为10 。
初始中心间的最小距离为578
2.189 。
聚类成员
案例号地区聚类距离
1北京1640.096 2浙江12214.882 3天津32632.528 4福建31136.449 5广东11566.989 6河北2979.543 7山西21491.089 8吉林21075.390 9黑龙江2599.152 10河南2598.222 11甘肃21100.435 12青海21340.603 13宁夏2667.823 14新疆2850.725 15内蒙古31033.683 16辽宁31046.739 17山东31402.822 18西藏21676.670 19广西2989.535 20海南21131.085
21四川21481.307
22云南2927.830
23安徽2811.211
24江西2420.381
25湖北2777.322
26湖南21073.337
27重庆31086.871
28贵州2876.796
29陕西21161.344
30上海13635.950
31江苏3616.506
最终聚类中心
聚类
123
食品支出6758.744083.345008.89
衣着支出1728.751257.761649.65
居住支出1771.691087.121405.68
家庭设备及服务支出1325.54703.17977.20
医疗保健支出1073.99751.25973.12
交通和通信支出3588.561412.741950.42
文化与娱乐服务支出2806.811155.731680.80
其它商品和服务支出816.58394.99553.85
总消费支出19870.6610846.1114199.60
最终聚类中心间的距离
聚类123
19870.1636286.100
29870.1633615.509
36286.1003615.509
ANOVA
聚类误差
均方df均方df F Sig.
食品支出12552971.1922339637.5842836.960.000衣着支出635822.817266083.731289.621.001居住支出894351.288236596.0972824.438.000家庭设备及服务支出724161.235229902.4112824.217.000医疗保健支出250143.461236490.47428 6.855.004
==========================================================
交通和通信支出7973401.675288439.5362890.157.000文化与娱乐服务支出4712619.943273922.6272863.751.000其它商品和服务支出317485.863215486.5222820.501.000总消费支出 1.450E821348215.43728107.553.000 F 检验应仅用于描述性目的，因为选中的聚类将被用来最大化不同聚类中的案例间的差别。
观测到的显著性水平并未据此进行更正，因此无法将其解释为是对聚类均值相等这一假设的检验。
每个聚类中的案例数
聚类1 4.000
220.000
37.000
有效31.000
缺失.000
实验结果分析：
第一类城市经济发展最好，第二类城市经济最落后。
国家应加大对于第二类城市经济发展的扶
持力度，努力缩小经济发展差距，实现地区的公平。