最新spss聚类分析详解_图文
教程 使用SPSS实现聚类分析PPT课件
Change in Cluster Centers
Iteration
1
2
3
4
1
5.065
12.532
12.275
25.901
2
.000
5.213
1.397
4.127
3
.000
5.631
5.725
.000
4
.000
.000
.000
.000
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate
第29页/共39页
K-Means Cluster聚类过程
• 由Analyze——Classify
——K-Means Cluster
• 将个变量放入Variable ； • 输入最后聚类的个数；
第30页/共39页
例 饮料数据（spssex/drink.sav ）
•16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
第7页/共39页
（二）各种距离和相似系数（亲疏关系指标）
1.squared euclidean distance 平方欧式距离
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
dx, y xi yi 2 i
2. euclidean distance
欧式距离
3.cosine
dx, y xi yi 2 i
夹角余弦(R型)
4.pearson correlation
10
3
7
4
14
2
6
3
4
3
9
2
第10章-SPSS的聚类分析
编号
购物环境 服务质量
A商场
73
68
B商场
66
64
C商场
84
82
D商场
91
88
E商场
94
90
2019/11/22
第10章 SPSS的聚类分析
5
1、定距型变量个体间距离的计算方式
欧式距离（Euclidean distance）
k
(xi yi )2 (73 66)2 (68 64)2 i1
(4 4.5)2 ) (8 8.5)2
(6 6)2
(5 4.5)2
)
4.12
8.5
6
4.5
8.5
6
4.5
Phi方（Phi-Square measure）距离
2019/11/22
第10章 SPSS的聚类分析
7
3、二值（Binary）变量个体间距离的计 算方式
– 简单匹配系数（Simple Matching） – 雅科比系数（Jaccard）
2019/11/22
第10章 SPSS的聚类分析
21
• 10.2.3 层次聚类的基本操作
1、选择菜单Analyze－Classify－Hierarchical Cluster，出现窗口：
2019/11/22
第10章 SPSS的聚类分析
22
2、把参与层次聚类分析的变量选到Variable(s) 框中。
• 为定义个体间的距离应先将每个样本数据看成k 维空间的一个点，通常，点与点之间的距离越 小，意味着他们越“亲密”，越有可能聚成一 类，点与点之间的距离越大，意味着他们越 “疏远”，越有可能分别属于不同的类。
spss聚类分析PPT课件
G7
G3
G4
G8
G7
0
G3
3
0
G4
5
2
0
G8
7
4
2
0
30
10/16/2024
（3）在D（1）中最小值是D34＝D48＝2，由于G4与G3合并， 又与G8合并，因此G3、G4、G8合并成一个新类G9，其与其 它类的距离D（2）
G7
G9
G7
0
G9
3
0
31
10/16/2024
（4）最后将G7和G9合并成G10，这时所有的六个样品聚为一 类，其过程终止。 上述聚类的可视化过程如下:
1
2
3
4
5
1
0
8.062 17.804 26.907 30.414
2
8.062 0
25.456 34.655 38.21
3
17.804 25.456 0
9.22 12.806
4
26.907 34.655 9.22 0
3.606
5
30.414 38.21 12.806 3.606 0
26
10/16/2024
系统聚类过程是：假设总共有n个样品（或变量）
第一步:将每个样品（或变量）独自聚成一类，共有 n类；
第二步:根据所确定的样品（或变量）“距离”公式， 把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一类，其 它的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成n 1 类；
第三步:将“距离”最近的两个类进一步聚成一类， 共聚成n 2类；……，以上步骤一直进行下去，最后17 将所有的样品（或变量）全聚成一类。
（1）选择样品距离公式，绝对距离最简单,形成D（0）
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%.
29
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
1
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)
11
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
SPSS聚类分析具体操作步骤PPT课件
(二)“亲疏”程度的衡量 (1)衡量指标
–相似性:数据间相似程度的度量 –距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,
聚成一类;距离越远,越“疏远”,分别属于不同的类
(2)衡量对象
–个体间距离 –个体和小类间、小类和小类间的距离
两个距离概念
• 按照远近程度来聚类需要明确两个概念：一个是点和点之 间的距离，一个是类和类之间的距离。
• 然后，根据和这三个点的距离远近，把所有点分成三类。 再把这三类的中心（均值）作为新的基石或种子（原来的 “种子”就没用了），重新按照距离分类。
• 如此叠代下去，直到达到停止叠代的要求. • 适合处理大样本数据。
• 特点
1. 聚类分析前所有个体所属的类别是未知的，类别个数 一般也是未知的，分析的依据只有原始数据，可能事 先没有任何有关类别的信息可参考
SPSS的聚类分析
• 俗语说，物以类聚、人以群分。
• 但什么是分类的根据呢？
• 举例：要想把中国的县分成若干类，就有很多种 分类法；
• 可以按照自然条件来分，
• 比如考虑降水、土地、日照、湿度等各方面；
• 也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设 施等指标；
• 既可以用某一项来分类，也可以同时考虑多项指 标来分类。
聚类分析概述
(一)概念 • (1)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.
单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类之间的距离计算方法7种供用 户选择
SPSS数据分析教程-10_聚类分析PPT课件
10.7.1 两步法简介 10.7.2 两步法案例分析
10.8 聚类分析注意事项
可编辑课件
3
本章学习目标
理解聚类分析的基本概念； 了解个案之间距离的定义方式； 了解类之间距离的定义方式； 掌握系统聚类方法； 掌握两步法聚类方法； 掌握K均值聚类方法。
可编辑课件
聚类分析不必事先知道分类对象的结构从一批样品的多个观测指标中找出能度量样品之间或指标变量之间相似程度或亲疏关系的统计量构成一个对称相似性矩阵并按相似程度的大小把样品或变量逐一归类
SPSS数据分析教程
—《SPSS数据分析教程》
可编辑课件
1
第10章 聚类分析
可编辑课件
2
目录
10.1 聚类分析简介 10.2 个案间的距离
（2）它能自动确定出类的个数。 （3）能够有效地分析大数据集。
可编辑课件
35
两阶段聚类算法的两个阶段
第1步：建立一个聚类特性树。 第2步：应用凝聚算法对聚类特性树的叶节点
进行分类。
可编辑课件
36
两步法的距离度量
两步法的距离度量有两种 （1）对数似然（SPSS 翻译为对数相似值）：
这里由于聚类指标中含有分类变量，所以只能 选择该项。 （2）欧式距离（Euclidean）：当聚类指标不 含有分类变量时可以选择该距离。
可编辑课件
5
可编辑课件
6
聚类分析不必事先知道分类对象的结构，从一 批样品的多个观测指标中，找出能度量样品之 间或指标（变量）之间相似程度或亲疏关系的 统计量，构成一个对称相似性矩阵，并按相似 程度的大小，把样品或变量逐一归类。
根据对样品聚类还是对变量聚类，聚类分析分 Q型聚类和R型聚类。对变量的聚类称为R型聚 类，而对样品（即观测值）聚类称为Q型聚类。 通俗讲，R型聚类是对数据中的列分类，Q型 聚类是对数据中的行分类。
SPSS聚类分析具体操作步骤PPT课件
• 一般不涉及统计量分布，也不需显著性检验
3. 聚类分析更象是一种建立假设的方法，而对相关假设 的检验还需要借助其他统计方法
• 注意
1. 聚类分析主要用于探索性研究，其分析结果可提供多 个可能的解，最终解的选择需要研究者的主观判断和 后续分析
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.
(二)“亲疏”程度的衡量 (1)衡量指标
–相似性:数据间相似程度的度量 –距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,
单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类之间的距离计算方法7种供用 户选择
• 度量标准 计算样本距离的方法
点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现 聚类分析的每一次合并 过程。冰柱图通过表格 中的冰柱显示。 可以指定并主图的输出 方向，纵向和横向
显示凝聚状态表，单击“统计量”
• 然后，根据和这三个点的距离远近，把所有点分成三类。 再把这三类的中心（均值）作为新的基石或种子（原来的 “种子”就没用了），重新按照距离分类。
• 如此叠代下去，直到达到停止叠代的要求. • 适合处理大样本数据。
• 特点
1. 聚类分析前所有个体所属的类别是未知的，类别个数 一般也是未知的，分析的依据只有原始数据，可能事 先没有任何有关类别的信息可参考
SPSS中聚类分析分类
（一）按分类对象 对变量的聚类称为R型聚类 对观测值聚类称为Q型聚类 这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。
01_SPSS软件聚类分析过程的图文解释与结果的全面分析
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）T Analyze （分析）宀Classify （分类，归类）宀Hierachical Cluster Analysis （层序聚类分析）T Method （方法，条理，）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，从中选即可：R宜nge 0 io 1Maximum magnitude of 1Mean of 1St找ndnrd dmuiartioi】cd 1标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores (Z- Scores,英文名又叫Standardized Population Data, 是以标准差单位来表现的一组观察值）：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 j *|<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）：T Analyze 宀Classify 宀Hierachical Cluster Analysis Method 然后从对话框中进行如下选择Hiurarchigl CI uster Ana 1 ys is : MethodCluster Method: Be twe en-g r on p s linkage庁Interval:「Counts: 广Binary; Squared Euclidean distance uared Euclidean distanee Pearson correlation ChebychevBlockMin kowskiCustomizedTransform Valuesstandardize: Z scores ▼a By variable r By case Tr^nsform Measures r Absolute valuesr Change signr Rescale to 0-1 range常用测度（选项说明）：Euclidean distanee :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 distanee :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。