SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS课件第八章 聚类分析与判别分析
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（一）样品聚类
样品聚类在统计学中又称为Q型聚类。用 SPSS的术语来说就是对事件(Cases)进行 聚类，或是说对观测量进行聚类。是根据 被观测的对象的各种特征，即反映被观测 对象的特征的各变量值进行分类。
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Specified range of clusters 某一指定范围的冰状图
None 不显示冰状图
Orientation冰状图的方位编辑课件ppt
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Method（确定聚类方法）
Between-group linkage：组间 连接
Winthin-group linkage：组内连 接法
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Cluster Variable:要进行变量聚类 Case:要进行观测量聚类 Display Statisyics显示统计量 Plot显示树状图或冰柱图
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statistics
Agglomeration schedule 凝聚顺序表；
Proximity maxtrix输出距 离矩阵
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（2）标准化
如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错 误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前 必须对变量值进行标准化，即消除量纲的 影响。如果参与聚类的变量纲相同，可以 使用系统默认值None，要求SPSS对数据 不要进行标准化处理。
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（3）树形图
树形图表明每一步中被合并的类及其系数 值，把各类之间的距离转换成1~25之间 的数值。
聚类的方法有多种，除了前面介绍的快速 聚类法外，最常用的是分层聚类法。根据 聚类过程不同又分为凝聚法和分解法。
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析SPSS聚类分析过程聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤：1.数据预处理（标准化）2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述）3.聚类（根据不同方法进行分类）4.确定最佳分类（类别数）SPSS软件聚类步骤1. 数据预处理（标准化）→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。
）；Range 0 to 1（极差正规化变换 / 规格化变换）；2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；3. 选择聚类方法SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。
（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离b）Within-groups linkage 组内平均连接法方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法e）Centroid clustering 重心聚类法方法简述：两类间的距离定义为两类重心之间的距离，对样品分类而言，每一类中心就是属于该类样品的均值特点：该距离随聚类地进行不断缩小。
spss聚类分析结果解释-聚类表怎么解读
14.3 分层聚类(Hierarchical Cluster)
分层聚类方法：
分解法:先视为一大类，再分成几类 凝聚法:先视每个为一类,再合并为几大类
可用于观测量(样本)聚类(Q型)和变量聚类(R型) 一般分为两步（自动,可从Paste的语句知道,P359）： Proximities：先对数据进行的预处理(标准化和计算距离等) Cluster：然后进行聚类分析 两种统计图：树形图(Dendrogram)和冰柱图(Icicle) 各类型数据的标准化、距离和相似性计算P348-354
14.1.2 判别分析
判别分析是根据表明事物特点的变量值和它们 所属的类，求出判别函数。根据判别函数对未 知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。
在自然科学和社会科学的各个领域经常遇到需 要对某个个体属于哪一类进行判断。如动物学 家对动物如何分类的研究和某个动物属于哪一 类、目、纲的判断。
不同：判别分析和聚类分析不同的在于判别分 析要求已知一系列反映事物特征的数值变量的 值，并且已知各个体的分类（训练样本）。
Agglomeration Schedule 凝聚状态表 Proximity matrix：距离矩阵 Cluster membership：Single solution：4 显示分为4类时，各观测
量所属的类
Method: Cluster (Furthest Neighbor), Measure-Interval (Squared Euclidean distance), Transform Value (Range 01/By variable (值-最小值)/极差)
14.1.3 聚类分析与判别分析的SPSS过程
在AnalyzeClassify下：
1. K-Means Cluster： 观测量快速聚类分 析过程
SPSS聚类分析实例讲解
SPSS聚类分析实例讲解SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可用于数据清洗、描述统计分析、假设检验和聚类分析等。
聚类分析是一种无监督学习方法，其目标是按照数据的相似性度量，将样本数据划分为多个不同的群组。
下面将以一个实例来讲解如何使用SPSS进行聚类分析。
实例描述：假设有一个超市的销售数据，包含了不同商品的销售额、销售量和利润等信息。
我们希望将商品进行聚类分析，找出相似销售特征的商品群组。
步骤一：数据准备首先，将销售数据保存为一个.SP文件，然后打开SPSS软件。
在主界面上选择“文件”-“打开”-“数据库”-“从SPSS文件”，打开数据文件。
步骤二：变量选择在数据文件中，选择出要进行聚类分析的变量。
在“数据视图”中，选择那些代表销售特征的变量，例如“销售额”、“销售量”和“利润”。
在变量列上按住“Ctrl”键，同时点击这些变量名，选中它们。
步骤三：聚类分析点击菜单上的“数据”-“服务”-“聚类分析”进行聚类分析操作。
会弹出“聚类分析”对话框。
在对话框中，将选中的变量移到右侧的“变量”框中，并选择“K均值聚类”作为聚类方法。
K值是指要分成的群组数量，可以根据实际情况设定。
这里假设将商品分成3个群组，因此设置为3步骤四：聚类结果解读点击“确定”按钮，SPSS将自动进行聚类分析。
完成后，SPSS会在数据文件中生成一个新的变量，用于表示每个样本所属的群组。
在下方的“结果视图”中，可以看到聚类结果的统计数据、聚类中心和变量间的距离。
此外，在“分类变量资料”中，还可以看到每个样本所属的群组编号。
步骤五：聚类结果可视化为了更好地理解聚类结果，可以进行可视化展示。
点击菜单上的“图形”-“散点图”，在对话框中依次选择所属群组变量和销售额、销售量这两个变量。
点击“确定”按钮，即可生成散点图。
散点图可以清楚地显示出不同群组之间的差异和相似性。
根据散点图，可以对聚类结果进行解读。
例如，如果不同群组之间的点比较分散，则说明聚类效果较差；而如果不同群组之间的点比较集中，则说明聚类效果较好。
第十讲聚类分析SPSS操作1ppt课件
5.Centroid clustering 重心法
(欧式距离)
6.Median clustering
中间距离法 (欧式距离)
7.Ward Method
精选离课件差ppt 平方法 (欧式距8 离)
列表框
箭头键 按钮
从左边列表框中选择变量名 并用箭头键按钮转移到变量列 表框中作为聚类分析的变量
变量 列表框
所有个案 分为两类
所有个案 分为三类
所有个案 分为四类
生成新 变量保 存聚为 n类时 各案例 对应的
类
不保存新变量
生成新变量保存聚为n-m 类时各案例对应的类
解释 证实
给出类的特征准确的描述（名称） 计算各个类在各聚类变量上的均值 均值的比较分析
使用聚类变量以外的其他变量
保证聚类结果的可信性 同一总体的不同样本的聚类分析的比较 同一样本的不同分组的聚类分析比较 同一数据的不同方法的聚类分析比较
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用数据除以标准离差
综述表 聚结表 冰柱图 树状图
有效个案
缺失个案
某步合并 的个案
距离或者 相似系数
参与合并的个案 项中，若有新类， 该类在哪一步第 一次生成
对应新类将在 第几步与其他 个案合并
个案或者新类在 第n步合并，则第 (m-n+1)以上合并 项对应列之间用 “X”填充
清楚地显示了聚 类的全过程
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聚类分析步骤
选择变量 距离与相似 聚类过程 解释与证实
选择变量原则
✓符 合 分 析 的 目 的 ✓反 映 对 象 的 特 征 ✓ 不同对象的变量有显著差异 ✓变 量 之 间 不 能 高 度 相 关
用SPSS作聚类分析40页PPT
q
8.customized
1
dx,yi xiyiqr
毛本清 2019.08.27
毛本清 2019.08.27
Statistics
聚类进度表
相似矩阵
样品或变量的 分类情况
毛本清 2019.08.27
Stage 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
K-Means Cluster 系统聚类：Hierarchical Cluster
毛本清 2019.08.27
一、Hierarchical Cluster聚类
系统聚类由两种方法：分解法和凝聚法。 系统聚类的功能：即可进行样品的聚类，也可 进行变量的聚类。 系统聚类的原理：即我们前面介绍过的系统聚 类方法的原理和过程。
毛本清 2019.08.27
谢谢！
凝聚状态表的第一列表示聚类分析的第几步；第二 列、第三列表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一类； 第四列是相应的样本距离或小类距离；第五列、第六列表 明本步聚类中，参与聚类的是样本还是小类。0表示样本， 数字n(非0）表示由第n步聚类产生的小类参与本步聚类； 第七列表示本步聚类的结果将在下面聚类的第几步中用到。
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is .000. The current iteration is 4. The minimum distance between initial centers is 50.998.
Final Cluster Centers
spss聚类分析结果解释
14.1.2 判别分析
判别分析是根据表明事物特点的变量值和它们 所属的类，求出判别函数。根据判别函数对未 知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。
在自然科学和社会科学的各个领域经常遇到需 要对某个个体属于哪一类进行判断。如动物学 家对动物如何分类的研究和某个动物属于哪一 类、目、纲的判断。
不同：判别分析和聚类分析不同的在于判别分 析要求已知一系列反映事物特征的数值变量的 值，并且已知各个体的分类（训练样本）。
饮料数据（drink.sav ）
16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
如何度量远近？
如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知 道他们的数学成绩，则只好按照数学成绩来 分类；这些成绩在直线上形成100个点。这样 就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物 理成绩就形成二维平面上的100个点，也可以 按照距离远近来分类。
第14章 聚类分析与判别分析
介绍： 1、聚类分析 2、判别分析
分类学是人类认识世界的基础科学。聚类分析 和判别分析是研究事物分类的基本方法，广泛地应 用于自然科学、社会科学、工农业生产的各个领域。
14.1.1 聚类分析
根据事物本身的特性研究个体分类的方法，原 则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类 中的个体差异很大。
14.3.5 用分层聚类法进行变量聚类
变量聚类，是一种降维的方法，用于在 变量众多时寻找有代表性的变量，以便 在用少量、有代表性的变量代替大变量 集时，损失信息很少。 与进行观测量聚类雷同，不同点在于：
选择Variable而非Case Save选项失效，不建立的新变量
14.3.6 变量聚类实例1 P366
使用 k 均值分类法对观测量进行聚类 可使用系统的默认选项或自己设置选项，如分为几类、 指定初始类中心、是否将聚类结果或中间数据数据存 入数据文件等。 快速聚类实例(P342，data14-01a):使用系统的默认 值进行：对运动员的分类（分为4类） AnalyzeClassifyK-Means Cluster
SPSS聚类以及各种聚类分析详解
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数据标准化处理：
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存储中间过程数据
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数据标准 化处理， 并存储。
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指定5类
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收敛标准值 10
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存储最终结果输出情况，在数据文件中（QCL-1、QCL-2）
（4）若选出的一对样品都出现在同一组中，则这对样 品就不用再分组了。
按上述四条原则反复进行，直到把所有样品都分类完毕， 最后以分类图形式表示
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2、分类方法 例：设有7个样品，每个样品测得P个指标，数据如表
样品 指标
X1 X2 XP
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
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2）形成一个由小到大的分析系统。 3）把整个分类系统画成一张分类图
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二、聚类统计量
首先定义一些分类统计指标 —— 刻画样或指标之间 的相似程度（这些统计指标称为聚类统计量）
在市场研究中，样品 —— 用作分类的事物
指标ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ—— 用来作为分类依据的变量。（如： 年龄、收入、销售量）
（一）相似系数（夹角余弦）
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观测量概述表
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聚类步骤，与图结合看！
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4、5
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聚类方法有系统聚类和逐步聚类，输入数据集可以是普 通数据集、相关矩阵（CORR过程产生）或协方差矩阵 （FACTOR等过程产生）。SAS提供的聚类过程有：
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
SPSS聚类分析过程聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤：1.数据预处理（标准化）2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述）3.聚类（根据不同方法进行分类）4.确定最佳分类（类别数）SPSS软件聚类步骤1. 数据预处理（标准化）→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。
）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）；2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；3. 选择聚类方法SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。
（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离b）Within-groups linkage 组内平均连接法方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法e）Centroid clustering 重心聚类法方法简述：两类间的距离定义为两类重心之间的距离，对样品分类而言，每一类中心就是属于该类样品的均值特点：该距离随聚类地进行不断缩小。
第九章SPSS的聚类分析PPT课件
中心位置变化较小.其中最大的变化率小于2%.
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K-means快速聚类
(三)基本操作步骤
A.菜单选项:analyze->classify->k means cluster B.选定参加快速聚类分析的变量到variables框 C.确定快速聚类的类数(number of clusters).类数应小
第九章 SPSS的聚类分析
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聚类分析概述
• 概念：
– 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种方法,属多元统计分析方法. – 例如：细分市场、消费行为划分
• 聚类分析是建立一种分类，是将一批样本(或变量)按照在性质上的“亲疏” 程度,在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有 较高的相似性,类间的差异性较大.
•(张三,李四) 2: a=0 b=0 c=1 d=2 J(x,y)=1/1=1 (不相同)
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聚类分析概述
• 品质型个体间的距离
– Jaccard系数举例:根据临床表现研究病人是否有类似的病
•姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4
•张三 男 1 0 1 0 0
0
•李四 女 1 0 1 0 1
•姓名 授课方式 上机时间 选某门课程
•张三
1
1
1
•李四
1
1
0
•王五
0
0
1
•（张三，李四）：a=2 b=1 c=0 d=0 d(x,y)=1/(1+2)=1/3
•（张三，王五）：a=1 b=2 c=0 d=0 d(x,y)=2/(1+2)=2/3
对聚类结果的进一步分析_SPSS 统计分析从入门到精通_[共2页]
![对聚类结果的进一步分析_SPSS 统计分析从入门到精通_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/402f4d122cc58bd63086bd1b.png)
SPSS统计分析从入门到精通距离大小图12-18 系统聚类的系统树状图（1）聚类过程。
如图12-15所示，“聚类表”给出了把样本聚为一类的整个过程，下面以第5行为例来说明如何解读此表。
“阶”列表示聚类的步骤数（第5步）；在此步把第2、4类（由第2、3列给出）合并为一类；其中的第2类首次出现在聚类过程的第2步（由第5列给出），第4类是首次（由第6列给出）出现；最后一列的数字7表示此步的合并结果（仍记为第2类）在之后的第7步将会再次出现，并与其他类合并。
最终，11个观测经过10个步聚为了一类。
（2）各观测的聚类结果。
如图12-16所示，“群集成员”表格是聚类个数分别为2～4个时的类成员表。
在数据编辑器窗口生成了同样的内容，即生成了三个新变量，分别保存聚类个数为2、3、4时的分类结果（CLU2_1、CLU3_1、CLU4_1）。
（3）冰柱图。
如图12-17所示的垂直冰柱图以柱状图的方式显示了聚类的整个过程，通过它能很快地发现某个观测所参与的所有聚类步骤。
左侧显示聚类类别个数（也可以看作聚类的步骤数）；上面的行标题中写入观测量标识的列，其下的“冰柱”填满了整列，表示观测的初始状态；行标题为空的列，冰柱中的空格长度表示当前的聚类步骤数，并在此步骤把这列两边的两个类别聚为一类。
例如第8列的“7:Taurus”，它在第4步和右侧的观测“6:Impala”合并；然后在第6步又和右侧的由“9:Grand Am”和“5:Malibu”在第3步合并生成的类合并……依此类推，就得到了整个聚类过程以及每个观测在此过程中的位置。
（4）聚类过程的系统树状图。
如图12-18所示，系统树状图更直观地显示出了聚类的整个过程，当要分类的观测（或变量）个数较多时，该图比冰柱图显得清晰了许多；而且树状图还在其靠上的横轴方向给出了各类别之间的相对距离大小，所以建议多使用树状图进行分析。
根据树状图还可以方便地了解指定聚类个数的分类结果，例如当聚类个数为3时，在图中有且仅有三条横线的地方断开（如蓝色竖线位置所示）；断开后，把那些仍然相连的观测分为一类，就得到了三个类别：第5～9个观测归为了一类，第1～4个观测归为一类，第11个观测自成一类。
spss聚类分析结果解释
Cluster Method ：Furthest Neighbor Measure-Interval：Pearson Correlation
Plots: Dendrogram 树型图 Statistics：Proximity matrix相关矩阵
比较有用的结果：可以从树型图中看出聚类过程。具体聚为几类最为合理， 根据专业知识来定。而每类中的典型指标的选择，可用p370的相关指数公 式的计算，然后比较类中各个变量间的相关指数，哪个大，就选哪个变量作 为此类的代表变量。
上面啤酒分类问题data14-02。
Analyze→Classify →Hierarchical Cluster:
Variables: calorie,sodium,alcohol, cost 成分和价格 Cluster：Variable, R聚类 Method：
Cluster Method ：Furthest Neighbor Measure-Interval：Pearson Correlation Transform Values：Z Score （By Variable）
14.3.6 变量聚类实例2 P368
有10个测试项目，分别用变量X1-X10表示， 50名学生参加测试。想从10个变量中选择几 个典型指标。data14-03
手把手教你spss聚类分析和主因子分析
手把手教你spss聚类分析和主因子分析1.主因子分析第一步：矩阵标准化出现如下对话框：第二步：对标准化过的矩阵分析聚类分析基于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法）层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解.（一）层次聚类Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster在“C1uster”组中选择聚类类型：要进行变量聚类选择指定“V anables”；要进行观测量聚类指定“Cases”。
指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“V ariable[s]：”矩形框中；将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。
如果不使用系统默认值，或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项，则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。
1．确定聚类方法在主对话框中，点击“Methed”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框，即“Hierachical Cluster Analysis：Method”。
在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法，即标准化数值的方法和对测度的转换方法。
（1）聚类方法选择“C1uster Method：”表中列出可以选择的聚类方法：Between-groups linkage组内连接Within-groups linkage组内连接Nearest neighbor最近邻法Furthest neighbor最远邻法Centroid clustering重心聚类法Median clustering中位数法Ward’s method Ward最小方差法。
spss聚类分析结果解释
第14章 聚类分析与判别分析
介绍： 1、聚类分析 2、判别分析
分类学是人类认识世界的基础科学。聚类分析 和判别分析是研究事物分类的基本方法，广泛地应 用于自然科学、社会科学、工农业生产的各个领域。
14.3.6 变量聚类实例2 P368
有10个测试项目，分别用变量X1-X10表示， 50名学生参加测试。想从10个变量中选择几 个典型指标。data14-03
Analyze→Classify →Hierarchical Cluster:
Variables: X1-X10 Cluster：Variable, R聚类 Method：
14.3.5 用分层聚类法进行变量聚类
变量聚类，是一种降维的方法，用于在 变量众多时寻找有代表性的变量，以便 在用少量、有代表性的变量代替大变量 集时，损失信息很少。 与进行观测量聚类雷同，不同点在于：
选择Variable而非Case Save选项失效，不建立的新变量
14.3.6 变量聚类实例1 P366
14.4 判别分析P374
判别分析的概念：是根据观测到的若干变量值，判断 研究对象如何分类的方法。 要先建立判别函数 Y=a1x1+a2x2+...anxn，其中:Y为 判别分数(判别值)，x1 x2...xn为反映研究对象特征的变 量，a1 a2...an为系数 SPSS对于分为m类的研究对象，建立m个线性判别函 数。对于每个个体进行判别时，把观测量的各变量值 代入判别函数，得出判别分数，从而确定该个体属于 哪一类，或计算属于各类的概率，从而判别该个体属 于哪一类。还建立标准化和未标准化的典则判别函数。
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S P S S软件聚类分析过程的图文解释及结果的全
面分析
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SPSS聚类分析过程
聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤：
1.数据预处理（标准化）
2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述）
3.聚类（根据不同方法进行分类）
4.确定最佳分类（类别数）
SPSS软件聚类步骤
1. 数据预处理（标准化）
→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择
从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：
标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且
|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。
）；Range 0 to 1（极差
正规化变换 / 规格化变换）；
2. 构造关系矩阵
在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:
→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择
常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；
3. 选择聚类方法
SPSS中如何选择系统聚类法
常用系统聚类方法
a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法
方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。
（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离
b）Within-groups linkage 组内平均连接法
方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）
方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法
d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）
方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法
e）Centroid clustering 重心聚类法
方法简述：两类间的距离定义为两类重心之间的距离，对样品分类而言，每一类中心就是属于该类样品的均值
特点：该距离随聚类地进行不断缩小。
该法的谱系树状图很难跟踪，且符号改变频繁，计算较烦。
f）Median clustering 中位数法
方法简述：两类间的距离既不采用两类间的最近距离，也不采用最远距离，而采用介于两者间的距离
特点：图形将出现递转，谱系树状图很难跟踪，因而这个方法几乎不被人们采用。
g）Ward’s method 离差平方和法
方法简述：基于方差分析思想，如果分类合理，则同类样品间离差平方和应当较小，类与类间离差平方和应当较大
特点：实际应用中分类效果较好，应用较广；要求样品间的距离必须是欧氏距离。
谱系分类的确定
经过系统聚类法处理后，得到聚类树状谱系图，Demirmen(1972)提出了应根据研究的目的来确定适当的分类方法，并提出了一些根据谱系图来分类的准则：
A.任何类都必须在临近各类中是突出的，即各类重心间距离必须极大
B.确定的类中，各类所包含的元素都不要过分地多
C.分类的数目必须符合实用目的
D.若采用几种不同的聚类方法处理，则在各自的聚类图中应发现相同的类实例分析
分析软件聚类分析
聚类分析——系统聚类法
在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“分类(F)”→“系统聚类(H)”（如图-4所示），
弹出“系统聚类分析”对话框，将“地区”变量选入“标注个案(C)”中，将其他变量选入“变量框”中，如图-5所示。
在“分群”单选框中选中“个案”，表示进行的是Q 型聚类。
在“输出”复选框中选中“统计量”和“图”，表示要输出的结果包含以上两项。
单击“统计量(S)”按钮，在“系统聚类分析：统计量”对话框中选择“合并进程表”、“相似性矩阵”，如图-6所示，表示输出结果将包括这两项内容。
单击“绘制(T)”按钮，在“系统聚类分析：图”对话框中选择“树状图”、“冰柱”，如图-7所示，表示输出的结果将包括谱系聚类图（树状）以及冰柱图（垂直）。
单击“方法(M)”按钮，弹出“系统聚类分析：方法”对话框，如下图-8所示。
“聚类方法(M)”选项条中可选项包括如图-9所示的几种方法，本例中选择“组间联接”：
“度量标准-区间(N)”选项条中可选项包括如图-10所示的几种度量方法，本例中选择“平方Euclidean距离”：
“转换值-标准化(S)”选项条中可选项包括如图-11所示的几种将原始数据标准化的方法，本例中选择“全局从0到1”：
冰柱图解释
聚类分析冰柱图形状类似于屋檐上垂下的冰柱，因此而得名。
横轴：案例（Case）表示被聚类的对象或变量；
纵轴：群集数（Number of clusters）表示被聚成几类；
观察冰柱图应从最后一行开始。
举例如下：
当聚成6类时X4和X8和X6聚成一类，其他个案自成一类，用白板将6类一下挡上可以看出如图；
当聚成5类时X4和X8和X6和X2聚成一类，其他个案自成一类。
冰柱图的优点是不仅可以显示出不同类数时个案所属的分类结果，还能表现出聚类的过程步骤，生动形象；缺点是不能表现出聚类过程中距离的大小。
若生成的树状图如下，看不清楚。
可点击右键导出文件，生成word文件，然后可以看出聚类过程。
导出的word文档中聚类过程如下：
可看出聚类过程为如下表所示：
分类过程统计表。