研一spss复习资料07聚类分析

聚类分析的应用场景
商业市场细分
通过聚类分析将消费者群体划 分为具有相似需求的细分市场 ，为企业制定营销策略提供依
据。
社交网络分析
在社交网络中，聚类分析可用 于发现社区和群体，研究用户 行为和关系。
生物信息学
在基因表达和蛋白质组学研究 中，聚类分析可用于识别具有 相似功能的基因或蛋白质。
图像处理
在图像分割和识别中，聚类分 析可用于将像素或特征点分组
• 可以使用不同的距离度量方式，适应不同类型的 数据。
层次聚类分析的优缺点
01
缺点
02
对大数据集的处理效率较低，因为需要计算所有观测值之间的距离。
03
可能产生过拟合，导致生成的簇结构过于复杂。
04
需要选择合适的终止条件和距离度量方式，否则可能影响聚类结果的 稳定性和准确性。
05
聚类分析在SPSS中的实 现
进行预处理和降维处理，以减少计算负担和提高聚类的稳定性。
04
层次聚类分析
层次聚类分析的原理
层次聚类分析是一种基于距离的聚类方法，通过计算不同观测值之间的距离或相似性，将距离相近的观测值归为一类，形成 层次结构。
在层次聚类过程中，每个观测值自成一类，然后通过迭代过程将相近的观测值合并为一类，直到满足预设的聚类条件或达到 预设的聚类数量。
03
系统聚类分析
系统聚类分析的原理
系统聚类分析是一种基于距离度量的聚类方法，通过计算不同观察值之间的距离或相似性，将距离或 相似性相近的观察值归为一类，从而将整个数据集划分为若干个簇或群组。
在系统聚类分析中，通常采用距离度量方法来衡量观察值之间的相似性或差异性，如欧氏距离、曼哈顿 距离等。
系统聚类分析的原理基于数据的相似性或差异性，通过迭代过程将数据划分为不同的簇或群组，使得同 一簇内的观察值尽可能相似，不同簇的观察值尽可能不相似。
根据每个聚类的观测值重 新计算聚类中心点。
重复步骤3和4，直到满足终 止条件，如达到预设的聚类 数量或聚类中心点不再发生 变化。根据实际需求灵活选择聚类数量，不需要预设 簇的数量。
03
可以处理不同形状的簇，对异常值和噪声具有较强 的鲁棒性。
层次聚类分析的优缺点
结果解释
对于聚类结果，需要结合专业知识进行解释，避免出现误导和误 解。
感谢您的观看
THANKS
层次聚类分析的步骤
01
02
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05
计算观测值之间 的距离或…
初始化聚类中心
迭代聚类
更新聚类中心
重复迭代
根据不同数据类型和需求 ，选择适合的距离度量方 式，如欧氏距离、曼哈顿 距离等。
选择初始的聚类中心点， 可以随机选择或根据某种 标准确定。
根据距离度量方式，将观 测值归入最近的聚类中心 ，形成初步的聚类结果。
为相似的区域。
02
K-means聚类分析
K-means聚类分析的原理
K-means聚类分析是一种无监督学习 方法，通过迭代过程将数据划分为K 个集群，使得每个数据点与其所在集 群的中心点之间的平方距离之和最小 化。
原理基于“物以类聚”的思想，将具 有相似特征的数据点归为同一类，不 同类的数据点具有明显的差异。
系统聚类分析的步骤
确定观察值的数量和特征
01
在系统聚类分析之前，需要确定观察值的数量和特征，以便进
行后续的计算和分析。
计算观察值之间的距离或相似性
02
根据所选择的距离度量方法，计算观察值之间的距离或相似性。
初始化聚类中心
03
选择若干个观察值作为初始聚类中心，这些观察值可以随机选
取或根据某种规则确定。
聚类结果输出
SPSS将根据所选的聚类方法，输出聚类结果，包括各类 别的样本数、各类别的中心点以及各类别之间的距离等。
SPSS中聚类分析的结果解读
聚类结果的可视化
SPSS可以生成聚类结果的树状图 或谱系图，帮助研究者直观地了 解各类别之间的距离和关系。
各类别的特征
根据聚类结果，可以了解各类别 的样本特征，包括各类别的均值、 方差等统计指标。
系统聚类分析的优缺点
优点
系统聚类分析是一种非常灵活和通用的聚类方法，适用于各种类型的数据和不同规模的 样本。它能够根据数据的内在结构进行分类，使得同一簇内的观察值尽可能相似，不同 簇的观察值尽可能不相似。此外，系统聚类分析还可以用于探索性数据分析，帮助研究
者发现数据中的模式和结构。
缺点
系统聚类分析的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。在处理大规模数据集时， 系统聚类分析可能会变得非常缓慢，甚至无法处理。此外，系统聚类分析对噪声和异常 值也比较敏感，容易受到离群点的影响。因此，在进行系统聚类分析之前，需要对数据
系统聚类分析的步骤
迭代聚类过程 更新聚类中心
终止迭代 结果输出
根据距离度量方法，将其他观察值按照距离最近或最相似的原 则分配给各个聚类中心，形成不同的簇或群组。
在每次迭代过程中，重新计算每个簇的聚类中心，以便更好地 反映该簇的特征。
当达到预设的迭代次数或满足某种收敛条件时，终止迭代过程 。
输出最终的聚类结果，包括各个簇的成员构成和聚类中心的位 置。
优点
1. 简单易行，计算复杂度较低，适合处理大数据 集。 2. 结果直观，可以快速识别数据中的结构或模式。
K-means聚类分析的优缺点
缺点
1. 需要预先确定K值，而选择合适的K值可能比较困难。
2. 容易受到初始中心点选取的影响，导致结果不稳定。
3. 对于非凸形状或大小差异较大的集群可能无法得到理 想的聚类结果。
研一spss复习资料07聚类 分析
目 录
• 聚类分析概述 • K-means聚类分析 • 系统聚类分析 • 层次聚类分析 • 聚类分析在SPSS中的实现
01
聚类分析概述
聚类分析的定义
01
聚类分析是一种无监督学习方法 ，通过将数据点或对象分组为相 似的簇来发现数据的内在结构和 模式。
02
它根据数据点之间的相似性或距 离将它们分组，使得同一簇中的 数据点尽可能相似，不同簇的数 据点尽可能不同。
K-means聚类分析的步骤
迭代过程
初始化：随机选择K个数据点 作为初始的集群中心点。
01
1. 将每个数据点分配给最近
的中心点，形成K个集群。
02
03
2. 对于每个集群，重新计算 中心点为其内部数据点的均
值。
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3. 重复步骤1和2，直到中心 点不再发生明显变化或达到
预设的迭代次数。
K-means聚类分析的优缺点
聚类分析的分类
基于距离的聚类
基于模型的聚类
根据数据点之间的距离进行聚类，常 见的算法有K-means和层次聚类。
根据某种模型对数据进行拟合，将数 据点分配给不同的簇，常见的算法有 EM聚类和Gaussian混合模型。
基于密度的聚类
根据数据点的密度进行聚类，将密度 相连的区域划分为簇，常见的算法有 DBSCAN和OPTICS。
聚类效果的评估
可以通过一些评估指标，如轮廓 系数、Calinski-Harabasz指数等， 对聚类效果进行评估和比较。
SPSS中聚类分析的注意事项
数据预处理
在进行聚类分析前，需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、 异常值处理以及变量间的相关性分析等。
聚类方法选择
根据数据特征和研究目的，选择合适的聚类方法，避免出现误判 和偏差。
SPSS中聚类分析的步骤
确定样本和变量
首先需要确定要进行聚类分析的样本和变量，确保数据的 质量和可靠性。
数据标准化
为了消除不同变量间量纲和数量级的影响，需要对数据进行 标准化处理，使每个变量具有均值为0，标准差为1。
聚类方法选择
根据研究目的和数据特征，选择合适的聚类方法，如层次 聚类、K均值聚类等。