聚类分析作业

sas聚类作业

SAS作业（聚类分析）40901075 09级经济学基地二班辛凯璇1、给出一个样本事务数据库，对它实施K-平均算法n=8,k=2),试给出迭代过程和最后得到的聚类。

将数据放入坐标轴中，横轴为属性1，纵轴为属性2。

n=8 k=2首先选择4和7作分别作为两个类中的初始样本对象，计算余下6个对象与4和7的距离，根据相似度，数据被聚为两类：C1={1,2,3,4} C2={5,6,7,8}计算C1、C2中心点M1和M2M1={(1+2+1+2)/4,(1+1+2+2)/4}={1.5,1.5}M2={(4+5+4+5)/4,(4+4+5+5)/4}={4.5,4.5}此时，E2=e12+e22=2+2=4重新计算1-8与M1,M2的距离，数据的聚类仍然保持不变，C1={1,2,3,4} C2={5,6,7,8}此时，算法停止，因为如果继续分析新中心和样本之间的距离，样本会全部分配给同样的类。

因此，数据被分为两类，第一类中心点为{1.5,1.5}，C1=｛1，2，3，4｝，第二类中心点为｛4.5，4.5｝，C2=｛5，6，7，8｝。

2、给出一个样本事务数据库，采用凝聚层次聚类(n=8,k=2)，利用最小距离方法，试给出聚类过程和最后形成的聚类。

将数据放入坐标轴中，横轴为属性1，纵轴为属性2。

n=8 k=2将每个对象看成一个新类。

首先计算两两对象之间的距离，根据最小距离法，分别由1，2和5，6形成一个新类，1，2与3，5，6与7可以分别再形成一个新类，1，2，3与4，5，6，7与8分别可以再形成一个新类。

此时，形成的两个聚类是：C1={1,2,3,4}，C2={5,6,7,8}。

甚至还可以将1，2，3，4，5，6，7，8形成一个聚类。

凝聚层次聚类法需要设定阀值，因此最终的聚类结果和设定的距离阀值有关。

聚类分析大作业

全国各地区农民家庭收支的聚类与判别分析摘要本文引用某年全国各地区农民家庭收支的抽样调查资料，运用SPSS统计软件中的聚类分析与判别分析对这些原始数据进行分类处理，旨在研究全国各地区农民家庭收支的分布规律，并对此进行简要讨论。

关键词：农民家庭收支，聚类分析，判别分析1引言随着中国经济的发展和社会的进步，人民的生活水平日益提高，特别是在我国广大农村，农民的生活水平更是上了一个大台阶，这主要有以下三个原因：第一是中国城镇化水平的提高和农村剩余劳动力的大量转移，许多农民也像城镇人口一样取得了固定性的工资收入；第二是农民不再单纯地依靠种植收入，而是进行家庭经营取得经营收入；第三也是最重要的是政府意识到“三农”问题的重要性，加大了对农业、农村、农民的投入力度。

正因为如此，近年来各地农民家庭收入逐年递增，正朝着小康水平迈进。

农民家庭的收入增加，必然会导致家庭消费支出总额的增加和家庭消费支出结构的变化。

从最近几年的统计数据可以看出农村地区对吃穿等基本生活资料的消费呈下降趋势，而对于文化教育及医疗保健的支出消费逐年递增。

从农村家庭收支的变化情况可以看出整个国家的经济增长状况，以小见大，为政府决策提供一定的依据。

为了研究我国各地的农民家庭收支情况，现抽取了28个省、市、自治区的样品，每个样本有6个指标，即食品、衣着、燃料、住房、生活用品及其他和文化生活服务支出6个指标，对其进行分析。

原始数据如表1所示：经济研究过去常常采用定性分析，根据经验进行经济决策，这种方法有很多的弊端，因而人们越来越多地采用定性与定量分析相结合，以事实说话，更客观地反映经济变化的规律。

这里我们利用已有的统计数据，运用SPSS统计软件对其进行分析，主要进行的是聚类和判别分析。

2聚类分析聚类分析是在不知道类别数目的情况下对样本数据进行分类。

它是根据“物以类聚”的道理，对样品和指标进行分类的一种多元统计分析方法。

聚类分析要讨论的对象是一大堆样品，要求能合理地按它们各自的特性来进行合理的分类。

第二章作业聚类分析

第二章作业1.画出给定迭代次数为n的系统聚类法的算法流程框图. 答：算法流程图如下：2.对如下5个6维模式样本，用最小距离准则进行系统聚类分析： x 1: 0, 1, 3, 1, 3, 4 x 2: 3, 3, 3, 1, 2, 1 x 3: 1, 0, 0, 0, 1, 1 x 4: 2, 1, 0, 2, 2, 1x 5: 0, 0, 1, 0, 1, 0解：将每一样本看成单独一类，得(0)11{}G x =， (0)22{}G x =，(0)33{}G x = (0)44{}G x =， (0)55{}G x =计算各类之间的欧式距离，可得距离矩阵(0)D (表1-1)。

表1-1① 矩阵(0)D，它是(0)3G 和(0)5G 之间的距离，将它们合并为一类，得到新的分类为(1)(0)11{}G G =，(1)(0)22{}G G =，(1)(0)(0)335{,}G G G = (1)(0)44{}G G =计算聚类后的距离矩阵(1)D 。

按最小距离准则，分别计算(0)3G 与(1)1G 、(1)2G 、(1)4G ，(0)5G 与(1)1G 、(1)2G 、 (1)4G 之间的两种距离，并选用最小距离。

如(1)(0)(1)(0)(1)133151min{D G G G G =与的距离，与的距离}}=5 由此可求得距离矩阵(1)D (表1-2)② 距离矩阵(1)D ，它是(1)3G 和(1)4G 之间的距离，于是合并(1)3G 和(1)4G ，得到新的分类为(2)(1)11{}G G =，(2)(1)22{}G G =，(2)(1)(1)334{,}G G G =按最小距离准则计算距离矩阵(2)D ，得表1-3表1-3选择距离阈值(2)D 则算法停止，得到聚类结果G 1(2)={X1} G 2(2) ={X2} G 3(2)={X3，X5, X4}。

3. 模式样本如下：{X1(0,0),X2(1,0),X3(0,1),X4(1,1),X5(2,1),X6(1,2),X7(2,2),X8(3,2),X9(6,6),X10(7,6),X11(8,6), X12(6,7), X13(7,7), X14(8,7), X15(9,7), X16(7,8), X17(8,8), X18(9,8), X19(8,9), X20(9,9). 选K=2，11210(1)=(00),(1)(76)ttz x z x ===，用K —均值算法进行分类。

聚类分析实验报告例题

一、实验目的1. 理解聚类分析的基本原理和方法。

2. 掌握K-means、层次聚类等常用聚类算法。

3. 学习如何使用Python进行聚类分析，并理解算法的运行机制。

4. 分析实验结果，并评估聚类效果。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 库：NumPy、Matplotlib、Scikit-learn三、实验数据本次实验使用的数据集为Iris数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），属于3个不同的类别。

四、实验步骤1. 导入Iris数据集，并进行数据预处理。

2. 使用K-means算法进行聚类分析，选择合适的K值。

3. 使用层次聚类算法进行聚类分析，观察聚类结果。

4. 分析两种算法的聚类效果，并进行比较。

5. 使用Matplotlib绘制聚类结果的可视化图形。

五、实验过程1. 数据预处理```pythonfrom sklearn import datasetsimport numpy as np# 加载Iris数据集iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target# 数据标准化X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) ```2. K-means聚类分析```pythonfrom sklearn.cluster import KMeans# 选择K值k_values = range(2, 10)inertia_values = []for k in k_values:kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) kmeans.fit(X)inertia_values.append(kmeans.inertia_)# 绘制肘部图import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(k_values, inertia_values, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters')plt.ylabel('Inertia')plt.title('Elbow Method')plt.show()```3. 层次聚类分析```pythonfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClustering# 选择层次聚类方法agglo = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)y_agglo = agglo.fit_predict(X)```4. 聚类效果分析通过观察肘部图，可以发现当K=3时，K-means算法的聚类效果最好。

统计学作业聚类分析

聚类分析采用欧式距离，分别运用类平均法、最短距离法、最长距离法，对31个省、直辖市、自治区分类。

1、类平均法* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+甘肃 28 -+宁夏 30 -+青海 29 -+-+河南 16 -+ |新疆 31 -+ +-+黑龙江 8 -+ | |陕西 4 -+-+ +-+内蒙古 5 -+ | |陕西 27 -----+ +-+山东 15 ---+-+ | |湖南 18 ---+ | | |河北 3 -+-+ +-+ |吉林 7 -+ +-+ |湖北 17 ---+ | +---+四川 23 -+-+ | | |云南 25 -+ +-+ | |辽宁 6 ---+ | +-----+江西 14 -+-+ | | |贵州 24 -+ +-----+ | |安徽 12 ---+ | |广西 20 -------+-----+ +-----------------------------+海南 21 -------+ | |江苏 10 -+-------+ | |重庆 22 -+ +---+ | |天津 2 ---------+ +---+ | |福建 13 -------------+ +-+ |西藏 26 -----------------+ |北京 1 ---------+ |上海 9 ---------+---+ |浙江 11 ---------+ +-----------------------------------+广东 19 -------------+2、最短距离法* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *Dendrogram using Single LinkageRescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+甘肃 28 -+宁夏 30 -+青海 29 -+---+河南 16 -+ |新疆 31 -+ |黑龙江 8 -+ |陕西 4 -+---+-+内蒙古 5 -+ | |陕西 27 -----+ |四川 23 -----+-+云南 25 -----+ |河北 3 -+---+ |吉林 7 -+ | |湖北 17 -----+-+山东 15 -----+ |辽宁 6 -------+-+湖南 18 -------+ |江西 14 ---+-+ | +---+贵州 24 ---+ +-+ | |安徽 12 -----+ | +-+广西 20 ---------+ | |江苏 10 -+-----------+ +---+重庆 22 -+ | +---+海南 21 ---------------+ | +-+天津 2 -------------------+ | +-----------------------+福建 13 -----------------------+ | |西藏 26 -------------------------+ |北京 1 -------------------+-+ |上海 9 -------------------+ +-+ |浙江 11 ---------------------+ +-------------------------+广东 19 -----------------------+3、最长距离法* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *Dendrogram using Complete LinkageRescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+甘肃 28 -+宁夏 30 -+青海 29 -+---+河南 16 -+ |新疆 31 -+ +---+黑龙江 8 -+ | |陕西 4 -+-+ | |内蒙古 5 -+ +-+ +-----+陕西 27 ---+ | |山东 15 ---+---+ | |湖南 18 ---+ | | |河北 3 -+-+ +-+ |吉林 7 -+ +-+ | |湖北 17 ---+ +-+ +---------+四川 23 -+-+ | | |云南 25 -+ +-+ | |辽宁 6 ---+ | |江西 14 -+ | |贵州 24 -+-------+ | +-----------------------+安徽 12 -+ +-----+ | |广西 20 -----+---+ | |海南 21 -----+ | |江苏 10 -+-----+ | |重庆 22 -+ +---------+ | |天津 2 -------+ +-------+ |福建 13 -----------+-----+ |西藏 26 -----------+ |北京 1 -------+ |上海 9 -------+-----+ |浙江 11 -------+ +-----------------------------------+广东 19 -------------+由上述图表可知，类平均法分为三类：{1，9，11，19}为第一类，{13，22，2，10，26}为第二类，其他为第三类；最短距离分为两类，{1，9，11，19}为第一类，其余的归为第二类；最长距离法归为三类：{1，9，11，19}为第一类，{13，22，2，10，26}为第二类，其他为第三类。

高级统计学作业-聚类分析

全国各地区消费价格增长水平的聚类分析摘要:针对我国各省(直辖)市的2009年度消费价格增长水平数据,选取9个经济指标进行系统聚类分析,得到我国3类不同的地区消费价格增长水平类型。

聚类结果为制订有针对性的地区消费市场战略提供依据。

关键词:SPSS;聚类分析；消费水平。

1.引言由于传统的经济发展起点不同,加上地域、资源、技术和政策等条件的差异,各个地区的经济发展水平高低不齐，导致各地区的工资水平和消费价格增长水平的不同。

因此,对各地区消费价格增长水平进行分类、比较和研究,总结出有助于市场调节和商业发展的对策,有针对性地制订地区经济发展战略,对促进国民经济协调发展有重要意义。

聚类分析和判别分析是是进行以上分析的两个重要的方法。

1.1聚类分析[1]定义：聚类分析又称群分析、点群分析。

根据研究对象特征对研究对象进行分类的一种多元分析技术,把性质相近的个体归为一类,使得同一类中的个体都具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质性。

聚类分析的基本思想：我们所研究的样品或指标(变量)之间存在程度不同的相似性(亲疏关系),于是根据一批样品的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,以这些统计量作为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样品(或指标)聚合为一类,把另外一些相似程度较大的样品(或指标)又聚合为另一类;关系密切的聚合到一个小的分类单位,关系疏远的聚合到一个大的分类单位,直到把所有的样品(或指标)聚合完毕。

1.1.1 系统聚类法系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。

重复这一过程，直到将所有的样本（或指标）合并为一类。

系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。

1．根据调查得到某地42所学校的数据如下：试将这些学校分类。

解：运用方法：将所有学校分为3类：第一类：（3,11,15,4,9,17,27,1,23,7,19,30,32,21,26,14,10,12,5,6,2,8,18,24,29,36,33,20,34,37,22,16,25,38, 13，39,31）第二类：（40,41）第三类：（42）2．16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量数据如下表：饮料编号热量咖啡因钠价格1 207.20 3.30 15.50 2.802 36.80 5.90 12.90 3.303 72.20 7.30 8.20 2.404 36.70 .40 10.50 4.005 121.70 4.10 9.20 3.506 89.10 4.00 10.20 3.307 146.70 4.30 9.70 1.808 57.60 2.20 13.60 2.109 95.90 .00 8.50 1.3010 199.0 .00 10.60 3.5011 49.80 8.00 6.30 3.7012 16.60 4.70 6.30 1.5013 38.50 3.70 7.70 2.0014 .00 4.20 13.10 2.2015 118.80 4.70 7.20 4.1016 107.00 .00 8.30 4.20试将这些饮料分类。

解：所有饮料分为4类：（5，6，7，3，2，4，11）（8,14,12,13,9）（1）（15,16,10）3．20种啤酒的成分和价格数据如下表：beername calorie sodium alcohol cost Budweiser 144.00 19.00 4.70 .43 Schlitz 181.00 19.00 4.90 .43 Ionenbrau 157.00 15.00 4.90 .48 Kronensourc 170.00 7.00 5.20 .73 Heineken 152.00 11.00 5.00 .77 Old-milnaukee 145.00 23.00 4.60 .26 Aucsberger 175.00 24.00 5.50 .40Strchs-bohemi 149.00 27.00 4.70 .42 Miller-lite 99.00 10.00 4.30 .43 Sudeiser-lich 113.00 6.00 3.70 .44 Coors 140.00 16.00 4.60 .44 Coorslicht 102.00 15.00 4.10 .46 Michelos-lich 135.00 11.00 4.20 .50 Secrs 150.00 19.00 4.70 .76 Kkirin 149.00 6.00 5.00 .79 Pabst-extra-l 68.00 15.00 2.30 .36 Hamms 136.00 19.00 4.40 .43 Heilemans-old 144.00 24.00 4.90 .43 Olympia-gold- 72.00 6.00 2.90 .46 Schlite-light 97.00 7.00 4.20 .47 试将这些啤酒分类。

聚类分析大作业

应用数理统计大作业（二）部分省市经济类型的聚类和判别分析学院：学号：姓名：班级：部分省市经济类型的聚类和判别分析摘要一个省市的经济类型和众多因素比如地理位置、国民生产总值、人口素质等息息相关，本文利用统计软件SPSS，对北京市等10省市2008年的地区生产总值（亿元）、职工人均工资（元）、第一、二、三产业各自在国民生产总值中占的比重作为判别经济类型的五个因素，进行聚类分析，得出了分类结果，分类结果和我们的直观判断相吻合。

本文所进行的分析结果在一定程度上反映了这些省市的经济类型和经济特点。

关键词：经济类型，聚类分析，判别分析，SPSS符号说明符号说明X1 地区生产总值X2职工人均工资X3第一产业在国民生产总值中占的比重X4第二产业在国民生产总值中占的比重X5第三产业在国民生产总值中占的比重0 引言随着中国经济迅速发展，各个省市自治区的经济呈现出各自不同的发展态势。

通过研究各省市的经济发展状况和经济类型对于正确认识我国的经济发展情况具有重要意义。

一个省自治区直辖市的经济类型和众多因素比如地理位置、国民生产总值、人口素质等因素息息相关，本文利用功能强大的统计软件SPSS，对北京市、天津市、河北省、辽宁省、江苏省、浙江省、安徽省、湖北省、湖南省、河南省、广东省、四川省和山东省2008年的地区生产总值（亿元）、职工人均工资（元）、第一、二、三产业各自在国民生产总值中占的比重作为判别经济类型的五个因素，进行聚类分析，结果北京市和天津市属于一类，河北省、浙江省和河南省属于一类，辽宁省、安徽省、湖南省、湖北省、四川省属于一类，江苏省、山东省、广东省属于一类，这个结果和我们的直观判断一致。

这个结果也充分说明了本文进行的分析是合理的，具有一定的科学性。

1 源数据的提取本文所用的数据全来自2009年出版的《中国统计年鉴》，从中提取了有关北京市、天津市、河北省、辽宁省、江苏省、浙江省、安徽省、湖北省、湖南省、河南省、广东省、四川省和山东省总计13省2008年的五种数据。

聚类分析例子Word版

聚类分析例子Word版案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。

【一】问题一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类2、先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。

若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。

3、只输出“树状图”就可以了，从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。

至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。

（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。

）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。

【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。

开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探，这一回用欧式距离平方进行测度。

2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。

最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。

我这里试着确定分为4类。

选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。

【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。

2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。

注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。

方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。

高级统计学作业-聚类分析

全国各地区消费价格增长水平的聚类分析摘要:针对我国各省(直辖)市的2009年度消费价格增长水平数据,选取9个经济指标进行系统聚类分析,得到我国3类不同的地区消费价格增长水平类型。

聚类结果为制订有针对性的地区消费市场战略提供依据。

关键词:SPSS;聚类分析；消费水平。

1.引言由于传统的经济发展起点不同,加上地域、资源、技术和政策等条件的差异,各个地区的经济发展水平高低不齐，导致各地区的工资水平和消费价格增长水平的不同。

因此,对各地区消费价格增长水平进行分类、比较和研究,总结出有助于市场调节和商业发展的对策,有针对性地制订地区经济发展战略,对促进国民经济协调发展有重要意义。

聚类分析和判别分析是是进行以上分析的两个重要的方法。

1.1聚类分析[1]定义：聚类分析又称群分析、点群分析。

根据研究对象特征对研究对象进行分类的一种多元分析技术,把性质相近的个体归为一类,使得同一类中的个体都具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质性。

聚类分析的基本思想：我们所研究的样品或指标(变量)之间存在程度不同的相似性(亲疏关系),于是根据一批样品的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量,以这些统计量作为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样品(或指标)聚合为一类,把另外一些相似程度较大的样品(或指标)又聚合为另一类;关系密切的聚合到一个小的分类单位,关系疏远的聚合到一个大的分类单位,直到把所有的样品(或指标)聚合完毕。

1.1.1 系统聚类法系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。

重复这一过程，直到将所有的样本（或指标）合并为一类。

系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。

聚类分析大作业

对数据进行聚类分析实验报告班级: 09031101学号： 2011302283 2011302275姓名：武江临黄松威目录摘要 (2)一、实验目的 (2)二、实验要求 (2)三、实验原理概述和流程框图 (2)1.C均值算法思想的基本原理 (3)2.分级聚类方法的基本原理 (4)四、实验结果及分析 (5)1.C均值聚类的聚类结果 (5)2分级聚类方法进行聚类得到的聚类结果 (18)五、实验结论 (19)六、心得体会 (20)摘要聚类分析是对于静态数据分析的一门技术，聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集，这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。

本次试验以身高和体重数据作为特征，分别用C均值聚类方法和分级聚类方法对数据进行聚类分析，得出相应的分类结果。

对结果进行分析和总结，从而加深对聚类分析方法的理解。

关键词：聚类分析C均值聚类方法分级聚类方法一、实验目的用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。

二、实验要求1. 把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为2，利用C均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。

尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。

2. 对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与类别数之间的关系曲线，探讨是否可以确定出合理的类别数目。

3. 对1中的数据利用分级聚类方法进行聚类，分析聚类结果，体会分级聚类方法。

4. 利用test2.txt数据或者把test2.txt的数据与上述1中的数据合并在一起，重复上述实验，考察结果是否有变化，对观察到的现象进行分析，写出体会。

三、实验原理概述和流程框图本次试验我们分为两组：一、首先对FEMALE 与MALE中数据组成的样本按照上面要求用C均值法进行聚类分析，然后对FEMALE、MALE、test2中数据组成的样本集用C均值法进行聚类分析，比较二者结果。

spss第九章作业聚类分析

第九章作业问题：P235 9-4数据方法：聚类分析Q型聚类计算步骤：1.在“分析”菜单中的“分类”子菜单中选择“系统聚类”命令。

2.在“系统聚类”对话框中，从左侧变量列表中选择“tear_res,gloss,opacity”变量添加到因变量列表，“品种” 变量添加到标注个案列表。

3.在“绘制”中选择树形图，“统计量”中选择单一方案聚类数填3。

3.点击“OK”按钮。

结果及结论：表格 1 个案统计表格1说明20个样本都进入了聚类分析。

表格 2 聚类表阶数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 21 3 11 .100 0 0 42 5 16 .350 0 0 103 12 14 .360 0 0 114 3 7 .390 1 0 115 6 18 .590 0 0 146 1 9 .750 0 0 107 15 19 .980 0 0 128 2 10 1.100 0 0 99 2 8 1.320 8 0 1410 1 5 1.615 6 2 1311 3 12 1.927 4 3 1612 4 15 2.030 0 7 1513 1 17 2.315 10 0 1714 2 6 2.355 9 5 1515 2 4 3.087 14 12 1616 2 3 4.816 15 11 1817 1 13 6.706 13 0 1818 1 2 16.094 17 16 0表格2是各样本的距离矩阵，第一行表示先将第3份样本和第12份样本聚类，样本间距离为0.100，其他行以此类推。

表格 3 群集成员案例：成员 3 群集1: 2 12: 3 23: 4 24: 5 25: 6 16: 7 27: 8 28: 9 29: 10 110: 11 211: 12 212: 13 213: 14 314: 15 215: 16 216: 17 117: 18 118: 19 219: 20 2表格3说明样本2,6,10,17,18属于第一类，样本3,4,5,7,8,9,11,12,13,15,16,19,20属于第二类，样本14属于第三类。

spss作业,聚类分析

聚类分析为了研究全国各地的城镇家庭收支的分布规律，共抽取28个省、市、自治区的农民生活消费支出的6个有关指标的数据资料。

用表中的数据做谱系聚类，画出谱系图，确定消费支出类型。

地区食品支出住房支出衣着支出其他支出北京190 43 60 49天津135 36 44 36河北95 22 22 22山西104 25 9 18内蒙128 27 12 23辽宁145 32 27 39吉林159 33 11 25黑龙江116 29 13 21上海221 38 115 50江苏144 29 42 27浙江169 32 47 34安徽153 23 23 18福建144 21 19 21江西140 21 19 15山东115 30 33 33河南101 23 20 20湖北140 28 18 20湖南164 24 22 18广东182 20 42 36江西139 18 13 20四川137 20 17 16贵州121 21 14 12云南124 19 14 15陕西106 20 10 18甘肃95 16 6 12青海107 16 5 8宁夏113 24 9 22新疆123 38 4 17【结果与分析】一、欧氏距离平方、组间平均距离连接法Case Processing Summary(a)CasesValid Missing Total N Percent N Percent N Percent28 100.0 0 .0 28 100.0a Average Linkage (Between Groups)上表表示进行聚类分析的有效样品是28个，无缺失值。

Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster FirstAppearsNext Stage Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 21 14 21 15.000 0 0 62 22 23 22.000 0 0 123 4 24 30.000 0 0 104 3 16 45.000 0 0 155 8 27 51.000 0 0 106 14 20 55.500 1 0 87 13 17 67.000 0 0 88 13 14 82.167 7 6 169 12 18 123.000 0 0 1410 4 8 141.000 3 5 1511 25 26 161.000 0 0 1812 5 22 179.000 0 2 1613 2 10 215.000 0 0 1914 7 12 302.500 0 9 2215 3 4 310.750 4 10 1816 5 13 333.600 12 8 2017 11 19 342.000 0 0 2318 3 25 386.000 15 11 2519 2 6 396.500 13 0 2120 5 28 617.250 16 0 2221 2 15 833.667 19 0 2422 5 7 915.222 20 14 2423 1 11 1021.000 0 17 2624 2 5 1225.875 21 22 2525 2 3 1757.844 24 18 2626 1 2 5112.264 23 25 2727 1 9 18396.630 26 0 0上表表示聚类过程，从中可知，聚类共进行27步；第一步首先合并距离最近的14号和21号样品，形成类G1；因为next stage=6，所以在第6步G1和20号进行复聚类，因此，在Stage Cluster First Appears里列的Cluster 1=1，Cluster 2=0；第二步，合并22号和23号样品，形成类G2；因为next stage=12，所以在第12步，G2和第5号样品进行复聚类，且Cluster 1=0，Cluster 2=2；第一次出现类类的合并在第8步，Cluster 1=7，Cluster 2=6，表示第7步和第6步合并形成的类在第8步合并；其余的类似，不再详细叙述。

聚类分析参考作业

注意：1、作业可以交手写稿也可打印稿2、下面的内容比较多，大家可以有选择性的复制粘贴，不要太雷同了，但是“第五步”的内容一定要有。

3、手写的同学也可以参照聚类图2.4、这是我参照几个同学的作业整理而成的，有什么错误的地方请大家反应。

第一步、将原始数据进行自然对数变换后：省、自治区首位城市规模（万人）城市首位度四城市指数基尼系数城市规模中位值（万人）京津冀 6.550651672 0.362627194-0.065712543-0.24794867 2.386926241山西 5.189952342 0.640906069 0.00059982-0.532730459 2.466403178内蒙古 4.710700687 0.349247428-0.389788629-0.662036186 2.877792976辽宁 5.965120572 0.651387246-0.157706996-0.551300456 3.270329106吉林 5.353468211 0.581097677 0.076775839-0.78329073 2.980872411黑龙江 5.556828062 0.835471056 -1.07382212-0.678061543 3.156148995第二步、将自然对数数据标准差标准化后：省、自治区首位城市规模（万人）城市首位度四城市指数基尼系数城市规模中位值（万人）京津冀 1.557229197 -1.112342045 0.4752642911.773909089 -1.30247943山西-0.569778238 0.379454967 0.6308497770.233481708 -1.08198916内蒙-1.318931126 -1.1840682-0.28509973-0.465950.059316123古77 1 2346辽宁0.641943229 0.43564245 0.259422162 0.13303381 1.148316294吉林-0.314174769 0.058834221 0.80957788-1.121836354 0.345286034黑龙江0.003711707 1.422478685-1.890014379-0.552635908 0.831550139第三步、计算出的欧式距离京津冀(G1) 山西(G2) 内蒙古(G3) 辽宁(G4) 吉林(G5) 山西(G2) 1.356123761内蒙古(G3) 1.773531093 1.06175178 2辽宁(G4) 1.547867151 1.148367242 1.289162593吉林(G5) 1.79365799 0.902671154 0.9235392410.845975663黑龙江(G6) 2.209079887 1.552492115 1.5312141.146450735 1.400629739第四步、用最短距离进行聚类分析京津冀(G1) 山西(G2) 内蒙古(G3) 辽宁(G4) 吉林(G5) 山西(G2) 1.356123761内蒙古(G3) 1.773531093 1.06175178 2辽宁(G4) 1.547867151 1.148367242 1.289162593吉林(G5) 1.79365799 0.902671154 0.9235392410.845975663黑龙江(G6) 2.209079887 1.552492115 1.5312141.146450735 1.4006297391）最小元素为G45=0.8460，将G4和G5合为一新类G7，然后再计算G7与其他各类间的距离，G7，1=1.5479G7，2=0.9027G7,3=0.9235G7，6=1.14652)经过第一步得到下表，删掉了G4，G5所在行列的元素。

Q型聚类分析作业

学习成绩的聚类分析现有一个班的10名同学的政治、英语、数学、物理、语文成绩。

对这些成绩进行聚类，分析哪些课程是属于一个类的。

为描述性统计量，个案的有效值个数和缺失值个数信息* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+10912603 3 -+10912605 5 -+---+10912608 8 -+ +---------+10912602 2 ---+-+ +-------+10912604 4 ---+ | |10912606 6 -+-------------+ +-------------------------+10912609 9 -+ | |10912601 1 -+---------------------+ |10912610 10 -+ |10912607 7 -------------------------------------------------+为树形图，以水平放置的树形结构呈现了聚类分析中的每一次类合并的情况。

结论：这些图可以显示不同类数时的个案所属的分析结果，树形图还可以显示聚类的过程，包括更多的信息，但也存在个案数较多时难以辨别个案与小类之间距离大小的情况，类成员聚类表结构最为简单，几种表达各有优点，应用时可根据情况选择显示一种或几种。

聚类分析SPSS习题作业答案

4 5.679 2.674 4.565 .000 3.827 4.440 4.068 4.226 3.987 3.861 4.664 4.337 4.059 4.151 4.073 3.943 3.371 3.386 3.090 3.400 2.885
5 6.595 2.069 7.186 3.827 .000 7.130 6.877 6.675 6.741 6.510 6.814 7.430 7.060 7.006 7.002 7.131 6.460 6.438 6.272 6.182 5.293
0.284
2.289
3
-0.193
0.132
0.592
0.282
0.129
0.175
-1.472
3.392
0.292
4
0.477
0.751
-1.220
0.910
0.975
0.091
1.141
0.509
0.983
5
0.285
1.412
-2.148
0.833
3.310
2.599
1.723
-0.311
1.723
表1 某农业生态经济系统各区域单元的有关数据
样本人口密度序号 x 1/(人.km-2)
人均耕地面积x 2/hm2
森林覆盖农民人均纯收率x 3/% 入x 4/(元.人-1)
人均粮食产量x 5 /(kg.人-1)
经济作物占农作物播面比例
x 6/％
耕地占土地面积比率x 7/％
果园与林地面积之比x 8/％
6 9.139 6.193 4.952 4.440 7.130 .000 3.340 1.480 3.363 3.474 4.861 2.831 3.210 4.817 2.514 3.429 3.500 4.074 4.041 3.218 4.169

聚类分析作业

聚类分析作业
1、试对下列表中20个土壤样品，每个样品观测5个变量的数据，进行样品聚类
分析。

（必做题，必须交的）
要求：输出树状聚类图、冰柱图、聚类进度表，确定分类结果。

对样本的距离、类间距离的选择进行说明。

以下是选做题：（自己去找数据，找变量（指标））
1、聚类分析在行业经济效益分析中的应用。

2、聚类分析在研究各国国际竞争力中的应用。

3、对全国各省、市、自治区的城市设施水平作聚类分析。

4、按照城乡居民消费水平，对我国各省、市、自治区进行分类。

5、对全国各省、市、自治区的工业经济效益和科技水平进行聚类分析。

聚类分析例题及解答

聚类分析作业例题：
进行聚类分析，步骤如下：
1、标准化的欧式距离聚类
各类所属
得出以上结果，以欧氏距离为计算距离方法，把以上17个亚洲国家地区按6个变量欧氏距离划分为三类。

第一类为：Bangladesh
第二类为：China
第三类为：Malaysia 2、尝试其他类间距离方法
其他类间距离方法得出以上结果，以欧氏距离为计算距离方法，把以上17个亚洲国家地区按6个变量欧氏距离也可以划分为以下三类:
第一类为：Bangladesh
第二类为：China
第三类为：Malaysia
3、用样本主成分画图
由图可知，所聚成的3类中:
第1类有5个样本，类间距离较接近，效果较好；
第2类有6个样本，类间距离较接近，效果次之；
第3类有6个样本。

类间距离较离散，效果最差。