SPSS数据分析教程-10 聚类分析
SPSS聚类分析具体操作步骤spss如何聚类
算法步骤：初始 化聚类中心、分 配数据点到最近 的聚类中心、重 新计算聚类中心、 迭代直到聚类中 心不再变化
适用场景：探索 性数据分析、市 场细分、异常值 检测等
注意事项：选择 合适的聚类数目、 处理空值和异常 值、考虑数据的 尺度问题
定义：根据数据点间的距离或相似性，将数据点分为多个类别的过程 常用方法：层次聚类、K-均值聚类、DBSCAN聚类等 适用场景：适用于探索性数据分析，发现数据中的模式和结构 注意事项：选择合适的距离度量方法、确定合适的类别数目等
常见的聚类分析方法包括层次聚类、Kmeans聚类、DBSCAN聚类等。
聚类分析基于数据的相似性或距离度量， 将相似的数据点归为一类，使得同一类 中的数据点尽可能相似，不同类之间的 数据点尽可能不同。
聚类分析广泛应用于数据挖掘、市场细分、 模式识别等领域。
K-means聚类：将数据划分为K个簇，使得每个数据点到所在簇中心的距离之和最小
聚类结果的可视化：通过图表展示聚类结果 聚类质量的评估：使用适当的指标评估聚类效果的好坏 聚类结果的解释：根据实际需求和背景知识，对聚类结果进行合理的解释和解读 聚类结果的应用：探讨聚类结果在各个领域的应用场景和价值
SPSS聚类分析常 用方法
定义：将数据集 划分为K个聚类， 使得每个数据点 属于最近的聚类 中心
聚类结果展示：通过图表或表格展示聚类结果，包括各类别的样本数和占比
聚类质量评估：采用适当的指标评估聚类效果，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等
聚类结果解读：根据业务背景和数据特征，解释各类别的含义和特征 聚类结果应用：说明聚类分析在具体场景中的应用，如市场细分、客户分类等
SPSS聚类分析注 意事项
确定聚类变量：选 择与聚类目标相关 的变量，确保变量 间无高度相关性。
用SPSS进行聚类分析(中文版)
选择聚类方法
根据数据类型和聚类目的选择 合适的聚类方法。常见的聚类 方法有层次聚类、K均值聚类 、DBSCAN聚类等。
层次聚类按照数据点之间的距 离进行层次式的聚类，可以生 成聚类树状图。
K均值聚类将数据点划分为K 个簇，使得每个数据点与其所 在簇的中心点之间的距离之和 最小。
DBSCAN聚类基于密度的聚类 方法，可以发现任意形状的簇 ，并去除噪声点。
03
根据实际需求和应用背景，对聚类结果进行解释和 应用。
03
CATALOGUE
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，通过将数据划分为K个集群 ，使得同一集群内的数据点尽可能相 似，不同集群的数据点尽可能不同。
原理基于距离度量，将数据点分配给 最近的均值（即聚类中心），并不断 迭代更新聚类中心，直到聚类中心收 敛或达到预设的迭代次数。
K-means聚类分析的步骤
选择初始聚类中心
随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
分配数据点到最近的聚类中心
根据距离度量，将每个数据点分配给最近的聚类中心。
更新聚类中心
重新计算每个集群的均值，将新的均值作为新的聚类中心。
迭代执行
重复步骤2和3，直到聚类中心收敛或达到预设的迭代次数。
K-means聚类分析的应用实例
系统聚类分析
系统聚类分析的原理
系统聚类分析是一种无监督的统计方法，通过将个体或群体按照其相似性或差异性进行分类，从而揭示数据内在的结构和模 式。
它基于个体间的距离或相似度进行分类，通过不断迭代和合并，最终形成若干个聚类，使得同一聚类内的个体尽可能相似， 不同聚类间的个体尽可能不同。
系统聚类分析的步骤
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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29
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
精选课件ppt
5
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
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
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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聚类分析具体操作步骤
• 对亍一个数据，人们既可以对变量（指标）迚行 分类(相当亍对数据中的列分类)，也可以对观测 值（事件，样品）来分类（相当亍对数据中的行 分类）。 • 比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科 成绩（或者综合考虑各科成绩）分类， • 当然，并丌一定事先假定有多少类，完全可以按 照数据本身的规律来分类。
下面以对观测值聚类即Q型聚类为例 演示用spss迚行聚类分析的具体步骤： 对，对样本也就是观察个案的聚类
单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类乊间的距离计算方法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
(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”,分别属亍丌同的类
(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
• 按照进近程度来聚类需要明确两个概念：一个是点和点乊 间的距离，一个是类和类乊间的距离。 • 点间距离有很多定义方式。最简单的是欧式距离，还有其 他的距离。 • 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似 性等，两点越相似度越大，就相当亍距离越短。 • 由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点 组成，那么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包 含丌止一个点，那么就要确定类间距离， • 类间距离是基亍点间距离定义的：比如两类乊间最近点乊 间的距离可以作为这两类乊间的距离，也可以用两类中最 进点乊间的距离作为这两类乊间的距离；当然也可以用各 类的中心乊间的距离来作为类间距离。在计算时，各种点 间距离和类间距离的选择是通过统计软件的选项实现的。 丌同的选择的结果会丌同，但一般丌会差太多。
SPSS数据的聚类分析
如何实现聚类？
---聚类分析的基本思想和方法
➢ 1、什么是聚类分析？
• 聚类分析： 是根据“物以类聚”的道理，对样品或指 标进行分类，使得同一类中的对象之间的相似性比与其 他类的对象的相似性更强的一种多元统计分析方法。
• 聚类分析的目的：把相似的研究对象归成类；即：使类 内对象的相似性最大化和类间对象的差异性最大化。
2023/5/3
4
zf
以系统聚类法为例
凝聚式
分解式
2023/5/3
5
zf
二、相似性度量
➢ 1、相似性的度量指标：
• 相似系数：性质越接近的变量或样品，它们的相似系数 越接近于1或-1，而彼此无关的变量或样品它们的相似系 数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；
• 距离：变量或样本间的距离越近，说明其相似性越高， 应归为一类；距离越远则说明相似性越弱，应归为不同 的类。
为什么这样 分类？
20有23何/5/好3 处？
因为每一个类别里面的人消费方式都不一样，需要针对不同的 人群，制定不同的关系管理方式，以提高客户对公司商业活动的 参与率。 挖掘有价值的客户，并制定相应的促销策略：对经常购买酸奶 的客户；对累计消费达到12个月的老客户。
针对2潜在客户派发广告，比在大街上乱发传单命中率更高 ，成本z更f 低！
Dpq min d (xi , x j )
2023其/5/中3 ，d(xi,xj)表示点xi∈
Gp和xj
1∈4
zf
Gq之间的距离
以当前某个样本与 已经形成的小类中 的各样本距离中的 最小值作为当前样 本与该小类之间的
距离。
例1：为了研究辽宁省5省区某年城镇居民生活消费的 分布规律，根据调查资料做类型划分
spss聚类分析步骤
spss聚类分析步骤什么是聚类分析聚类分析是一种通过将相似的样本数据进行分组的方法，以便于研究者可以更好地理解数据中的模式和结构。
在聚类分析中，研究者希望将数据样本划分为若干个互不重叠的群体，每个群体内的样本相似度较高，而不同群体之间的样本相似度较低。
spss的聚类分析功能spss是一种功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能。
在spss中，可以使用聚类分析功能来进行数据样本的分组和分类。
聚类分析功能可以帮助研究者发现数据中的模式、规律和群体。
使用spss的聚类分析功能，可以根据变量之间的相似性将样本分成若干个组，从而更好地理解数据。
spss聚类分析步骤以下是使用spss进行聚类分析的基本步骤：1.打开数据文件：首先，需要打开包含要进行聚类分析的数据的spss数据文件。
可以通过点击菜单栏的“文件”选项打开数据文件，或者通过键盘快捷键“Ctrl + O”。
2.转换变量类型：在进行聚类分析之前，需要将数据中的所有变量转换为合适的类型。
例如，如果有一些分类变量，需要将其转换为因子变量。
可以通过点击菜单栏的“数据”选项，然后选择“转换变量类型”来进行变量类型的转换。
3.选择变量：在进行聚类分析之前，需要确定要使用的变量。
可以选择所有的变量，也可以只选择特定的变量。
选择变量可以通过点击菜单栏的“数据”选项，然后选择“选择变量”来进行。
4.进行聚类分析：选择好变量之后，可以进行聚类分析。
可以通过点击菜单栏的“分析”选项，然后选择“聚类”来进行聚类分析。
5.配置聚类分析参数：在进行聚类分析之前，需要配置一些参数。
例如，确定要使用的聚类方法和相似性测度。
可以根据具体的研究目的和数据特点来选择合适的参数。
6.运行聚类分析：配置好参数之后，可以点击“确定”按钮来运行聚类分析。
spss会根据选择的变量和参数，对样本数据进行聚类，并生成相应的结果。
7.分析聚类结果：在进行聚类分析之后，可以对聚类结果进行进一步的分析。
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
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（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
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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）
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法随着统计分析软件的发展，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款功能强大、易于使用的统计分析工具受到广泛欢迎。
它能帮助研究人员进行各种统计分析，其中包括因子分析和聚类分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析，并针对每个分析方法提供详细步骤和操作示例。
一、因子分析因子分析是一种常用的统计方法，在数据维度缩减和相关变量结构分析方面具有广泛的应用。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1. 数据准备首先，需要将原始数据导入SPSS软件中。
可以通过选择“文件”>“打开”>“数据”，然后选择合适的数据文件进行导入。
确保数据是以矩阵的形式存储，每个变量占据一列，每个观察单位占据一行。
2. 因子分析设置在SPSS软件中，选择“分析”>“数据准备”>“特殊分析”>“因子”。
在弹出的对话框中，选择需要进行因子分析的变量，将它们移动到“因子”框中。
然后，选择所需的因子提取方法（如主成分分析或因子分析），并指定所需的因子个数。
可以选择默认值，也可以根据实际需求进行调整。
3. 统计输出完成因子分析设置后，点击“确定”按钮开始分析。
SPSS软件将生成一个因子分析结果报告。
报告中将包含因子载荷矩阵、特征值、解释的方差比例等统计指标。
通过这些指标，可以对变量和因子之间的关系、每个因子的解释能力进行分析。
4. 结果解读对于因子载荷矩阵，可以根据因子载荷的大小来判断变量与因子之间的关系。
一般来说，载荷绝对值大于0.3的变量与因子之间具有显著关联。
解释的方差比例表示每个因子能够解释变量总方差的比例，一般来说，越大越好。
在解读结果时，需要综合考虑因子载荷和解释的方差比例。
二、聚类分析聚类分析是一种用于数据分类的统计方法。
它根据观测值之间的相似性将数据对象分组到不同的类别中。
《用SPSS作聚类分析》课件
《用SPSS作聚类分析》 PPT课件
欢迎来到《用SPSS作聚类、SPSS的应用以及结果分析。让我们一起开始这个有趣而有深度的数据 挖掘之旅吧！
什么是聚类分析？
聚类分析是一种数据分析方法，将相似的事物归类到同一组，帮助我们找到 数据中的规律和模式。
SPSS聚类分析的基本步骤
1
数据准备
选取要分析的数据并进行预处理，
聚类方法选择
2
如缺失值填充。
根据需求选择合适的聚类方法，如
层次聚类、K-Means聚类或模糊聚 类。
3
变量选择
选择对聚类分析有影响的变量并进
行预处理。
聚类分析运行
4
对选取的变量运行聚类分析，并选
择最优的聚类数。
5
结果分析
分析聚类结果，命名聚类结果，并 可视化展示。
为什么要进行聚类分析？
聚类分析能够帮助我们发现数据中隐藏的规律和模式，为决策提供科学依据，优化业务流程，提 高效率。
参考文献
贺志鹏. 数据挖掘与SPSS实战[M].
清华大学出版社, 2009.
Mirkin B. Clustering: A Data Recovery Approach[M].
CRC Press, 1996.
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法因子分析和聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以用于数据降维和分组。
SPSS是一款常用的统计软件，提供了丰富的分析工具和函数，可以方便地进行因子分析和聚类分析。
一、因子分析：因子分析是一种多变量分析方法，可以将一组相关的变量转化为少数几个互相独立的综合变量，称为因子。
因子分析可以用于降低数据的维度，提取主要的因素，并分析因素之间的关系。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行因子分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“降维”-“因子”。
3.在弹出的因子分析对话框中，选择要进行因子分析的变量，将其添加到“因子”框中。
4.在“提取”选项中，选择提取的因子个数。
可以根据实际需求和经验进行选择。
5. 在“旋转”选项中，选择旋转方法。
常用的旋转方法有方差最大旋转（Varimax），斜交旋转（Oblique）等。
6.点击“确定”按钮，进行因子分析。
7.SPSS会生成因子载荷矩阵、解释方差表、因子得分等结果。
可以根据因子载荷矩阵和解释方差表来解释因子的含义和解释度。
8.根据具体需求和分析目的，可以进行因子得分的计算和因子分组的分析。
二、聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，可以将一组样本数据自动分成若干互不相交的群组，称为簇。
聚类分析可以用于数据的分组和群体特征的分析。
以下是使用SPSS软件进行聚类分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
3.在弹出的聚类分析对话框中，选择要进行聚类分析的变量，将其添加到“变量”框中。
可以选择多个变量进行分析。
4.在“距离”选项中，选择计算样本间距离的方法。
常用的方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。
5. 在“聚类方法”选项中，选择聚类算法的方法。
常用的方法有层次聚类（Hierarchical Clustering）、K均值聚类（K-means）等。
SPSS聚类分析具体操作步骤课件
• Q型聚类，对样本也就是观察个案的聚类
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
• 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。
• 它第一步先把最近的两类（点）合并成一类，然 后再把剩下的最近的两类合并成一类；
• 这样下去，每次都少一类，直到最后只有一大类 为止。显然，越是后来合并的类，距离就越远。 再对饮料例子来实施分层聚类。
• 对于一个数据，人们既可以对变量（指标）进行 分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测 值（事件，样品）来分类（相当于对数据中的行 分类）。
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。
SPSS聚类分析的实现
2012—03—25
1. 数据输入
“编号”与“地区”在变量窗口均设置为“字符串”类型 2.分析（Analyze） ⇒ 分类（Classify） ⇒系统聚类
（Hierarchical Cluster） 打开系统聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）对
话框 1．变量（Variable(s)）列表框 设置分析变量。
2．标志个案（Label Cases by）框 设置分析对象的标 志变量。
3．分群（Cluster）单选择框 设置聚类分析的类型。 4．输出（Display）复选择框 设置聚类分析的输出结 果，统计量和图都是默认选项。
3.统计量（Statistics）按钮 设置输出的统计量。 合并进程表（Agglomeration schedule）默认选项，输出聚类
4. ．Plots 按钮 设置输出图形：树状图 冰状图
5. Method 按钮 设置聚类分析的具体方法。
聚类方法： 组间连接：类间平均
法 组内连接：类内平均
法 最近临元素：最短距
离法 最远临元素：最长距
离法 质心聚类法：重心法 中位数聚类法：中位
数法 Ward 法：离差平方
和法 度量方法选择框：选择计
分析的凝聚状态表； 相似性矩阵（Proximitymatrix）为复选项，输出各样品的距离
矩阵。 聚类成员（Cluster Menbership）选择框： 无（None）选项： 不显示类的样品构成； 单一方案（Single solution）选 项：选择此项，并输入一 个确定的分类数 n，并输出 聚成 n 个类时各个类的样 品构成情况。 方案范围（Range of solutions）：选择此项，并 输入两个数 n1，n2，将显 示指定聚成 n1 类到 n2 类 时各个类的样品构成情 况。
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。
第十讲聚类分析SPSS操作
第十讲聚类分析SPSS操作聚类分析是一种数据挖掘的方法，用于将样本数据按照相似性进行分组。
SPSS是一款功能强大的数据分析软件，提供了丰富的聚类分析功能，下面将介绍如何使用SPSS进行聚类分析。
首先，打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据文件。
可以通过点击“文件”菜单中的“打开”选项，选择相应的数据文件进行导入，或者直接将数据拖拽到SPSS软件界面上。
导入数据之后，在SPSS软件的数据视图中，可以查看数据的各个变量和观察值（样本）。
接下来，点击“分析”菜单中的“分类”选项，然后选择“聚类”。
在聚类分析对话框中，首先需要选择要进行聚类分析的变量。
可以将所有要分析的变量移动到“变量”列表中，或者点击“添加全部”按钮，将所有变量添加到“变量”列表中。
在聚类分析对话框中，还有一些其他的配置选项，如“距离测度”、“规范化方法”、“分散度”等，可以根据实际需求进行设置。
其中，距离测度指的是计算样本间相似性的方法，常用的有欧几里得距离、曼哈顿距离等；规范化方法用于对变量进行标准化；分散度用于定义聚类的紧密度。
配置好相关选项之后，可以点击“聚类”按钮开始进行聚类分析。
SPSS会根据所选的变量和配置选项，对样本进行聚类，并在输出视图中呈现聚类结果。
聚类分析的输出结果包括聚类分布表、聚类变量表、聚类映射表等。
聚类分布表显示了每个聚类中的样本数量；聚类变量表显示了每个聚类中各个变量的均值；聚类映射表显示了每个观察值所属的聚类。
分析完毕后，可以根据聚类的结果对样本进行分类。
可以基于聚类分布表和聚类映射表，将样本分为不同的类别，并对每个类别进行描述和解释。
此外，可以对每个类别的特点进行进一步的分析，比如对不同类别的平均值进行比较，以了解不同类别之间的差异。
聚类分析还可以进行一些其他的操作，比如对聚类结果进行可视化展示。
可以使用SPSS的图形功能，绘制散点图或热力图，将样本点按照聚类分组进行呈现，以便更直观地了解聚类结果。
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案
例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
号
Model Cavalier Malibu Impala Mustang Taurus Focus Civic Accord Grand Am Corolla Camry
聚 1 3 . 3 2 . 1 2 3 1 2
类
距
离
18.262 13.093 . 18.652 16.338 . 38.008 12.773 6.133 21.783 11.101
10.3 10.4 10.5 10.6
类之间的距离 系统聚类算法过程 系统聚类案例 K-均值聚类
10.6.1 K-均值法简介 10.5.2 K-均值法案例 10.7.1 两步法简介 10.7.2 两步法案例分析
10.7 两步法聚类
10.8 聚类分析注意事项
本章学习目标
类 3 113.369 12.760 21.560 3.8 190 101.3 73.1 183.2 3.203 15.7 24
245.815 10.055 17.885 3.0 155 108.5 73.0 197.6 3.368 16.0 24
案 例 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
类 3 113.369 12.760 21.560 3.8 190 101.3 73.1 183.2 3.203 15.7 24
245.815 10.055 17.885 3.0 155 108.5 73.0 197.6 3.368 16.0 24
聚 1 Sales in thousands 4-year resale value Price in thousands Engine size Horsepower Wheelbase Width Length Curb weight Fuel capacity Fuel efficiency 145.519 9.250 13.260 2.2 115 104.1 67.9 180.9 2.676 14.3 27 2
群集组合 群集 1 6 8 2 1 1 2 2 5 1 1 群集 2 7 11 9 6 10 3 4 8 5 2
系数 7.396 13.695 53.086 131.020 205.295 235.419 429.792 553.439 1353.892 3535.162
首次出现阶群集 群集 1 0 0 0 0 4 3 6 0 5 9 群集 2 0 0 0 1 0 0 0 2 8 7
聚类数量
（1）自动确定：可以选择自动确定，这里可 以限定类个数的上限。默认最多15个类。也可 以据需要修改类个数的最大值。 （2）指定固定值：如果很有把握，那么你可 以输入你想要的类个数。
聚类准则
有AIC和BIC两个准则，这两个模型选择准则在 选择模型方面基本类似，都是综合考虑样本数 和模型的复杂程度。AIC或者BIC的值越小，模 型越好。
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。
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。
选择【分析】 →【分类】→ 【K-均值聚类】
聚 1 Sales in thousands 4-year resale value Price in thousands Engine size Horsepower Wheelbase Width Length Curb weight Fuel capacity Fuel efficiency 145.519 9.250 13.260 2.2 115 104.1 67.9 180.9 2.676 14.3 27 2
第8步：最后，按下列原则构成类关系图。
若两个样品在已经连接成的组中未出现过，则它们 连接成一个新组。 若两个样品中有一个在某组中出现过，则另一个就 加入该组。 若两个样品都在同一组中，则这对样品不再分组。 若两个样品都在不同组中出现过，则把这两组连接 在一起。
10.5 系统聚类案例
下一阶 4 8 6 5 9 7 10 9 10 0
案 1:Cavalier 2:Malibu 3:Impala 4:Mustang 5:Taurus 6:Focus 7:Civic 8:Accord 9:Grand Am 10:Corolla 11: Camry
例
3 群集 1 2 2 2 3 1 1 3 2 1 3
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。
打开本章的数据文件Cluster_cars.sav。 该数据是市场上一些品牌汽车的资料，它包括 汽车制造商、型号、新车价钱、4年以后的二 手车价钱，还有功率、引擎大小、车重、车体 长、车体宽、车轮大小、油耗等诸多属性。 按照这些数据对当前市场上的车进行聚类，看 看哪些品牌的车定位有类似之处，制造商可以 据此制定相应的策略。
10.7 两步法聚类
两步法聚类又称两阶段聚类，它与系统聚类相 似，是揭示数据所蕴含的自然组别的一种探索 性分析方法。
两步法聚类的特点
（1）聚类变量可以是连续变量，也可以是分 类变量。两步法聚类充分考虑到这两种变量的 不同性质，采用对数似然距离来衡量相似性。 （2）它能自动确定出类的个数。 （3）能够有效地分析大数据集。
10.4 系统聚类算法过程
系统聚类的步骤
第1步：数据标准化。把原始数据标准化得到 标准化数据矩阵。 第2步：计算相似系数矩阵。这里以余弦距离 为例。计算Q型聚类任意两个样品xj和xk的相似 系数矩阵。
第3步：选出有最大相似系数的样品组 。 第4步：把该组样品加权平均，这样就形成了 一个新的组合样品 。 第5步：用新的样品类代替原来的一对样品点。 第6步：对新形成的样品与其余样品数据重新 计算相似系数矩阵。 第7步：如此重复第2步到第5步的过程，直到 把所有样品都归类完毕。
10.2.2 分类数据之间的距离
卡方度量 Phi方度量
10.3 类之间的距离
SPSS提供了7种计算两个类距离的方法。
组间连接法（Between-groups Linkage） 组内连接法（Within-Groups Linkage） 最近邻元素法（Nearest Neighbor） 最长距离法（Furthest Neighbor） 质心聚类法（Centroid Clustering） 中位数聚类法（Median Clustering) 离差平方和法（Ward’s Method）
SPSS数据分析教程
—《SPSS数据分析教程》
第10章 聚类分析
目录
10.1 聚类分析简介 10.2 个案间的距离
10.2.1 定距数据（Scale Mearsurement） 距离定义方式 10.2.2 分类数据的频数 数据（Count） 10.2.3 二分类数据
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。
10.1 聚类分析简介
根据对象的某些属性把它们分到一些组中，使 得同组内的对象尽可能地相似，不同组中的对 象尽可能地不一样，即所谓的聚类分析。 聚类分析方法被称为“无监督的分析方法”， 意即没有因变量。而另外一种分类的方法是判 别分析，它是把样本归入到已知的事先已经确 定下来的类中去, 它有因变量（即事先确定的 类别），是“有监督的分析方法”。
选择【分析】→【分类】→【系统聚类】 把从“Price in thousand”到“Fuel efficiency”的所有变量选入右边的“变量 框”。 把“Model”变量选入“标注个案”框。 依次单击【统计量】、【绘制】、【方法】和 【保存】按钮
阶 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
K-均值法案例
打开本章的数据文件Cluster_cars.sav。 该数据是市场上一些品牌汽车的资料，它包括 汽车制造商、型号、新车价钱、4年以后的二 手车价钱，还有功率、引擎大小、车重、车体 长、车体宽、车轮大小、油耗等诸多属性。 按照这类似之处，制造商可以 据此制定相应的策略。
两步法案例分析
数据文件Twosteps_car.sav 选择【分析】→【分类】→【两步聚类】
两步法聚类选项设置（1）
两步法聚类选项设置（2）
评估字段：评估字段不用于聚类过程，但是可 以用它们来描述两步法生成的类的特征。
两步法聚类的模型摘要
两步法模型视图
两步法模型视图
两步法模型视图
2 群集 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1
10.6 K-均值聚类
K-均值聚类的算法过程
第1步：用户给定聚类个数K。 第2步：给出初始类中心。 第3步：计算所有个体到这K个类中心的距离， 然后按照到K个类中心距离最短原则，把所有 个体分别划分到距最近的中心点所在的类中， 这样形成了K个类，完成一次迭代过程。 第4步：重新计算K个类的类中心。 第5步：重复进行第3步、第4步。直到迭代次 数达到限制的次数或者类中心不再变化为止。