spss聚类分析结果解释
SPSS Statistics 19_聚类分析
此外还有中间距离法（Median Clustering)、类内平均法(Within-Groups
Linkage)等
12
2 系统聚类
系统聚类
优点
聚类变量可以是分类或连续型变量； 既可以对变量聚类，也可以对数据点/记录聚类(市场细分一般都是对记录聚类)； 一次运行即可得到完整的分类序列；
确定样品间相似的度量
距离度量 相似性度量
确定样本点的聚类数量
实际应用中，一般推荐4-6类(5% < 细分群体占比 < 35%)
对聚类结果进行描述和解释
验证细分方案的可接受性 描述各细分群体(交叉表分析) 市场定位(Positioning)
7
©确定目标消费群体 (Targeting) 2009 SPSS Inc.
分类变量：使用卡方(Chi-square)统计量作为距离指标 连续型变量：一般使用欧式平方距离进行距离度量
© 2009 SPSS Inc.
8
1 聚类分析
使用聚类分析时应关注的一些问题(续)：
聚类方法的选择
系统聚类法(Hierarchical Clustering)，也称分层聚类法 K-均值聚类法(K-means Clustering)，也称快速聚类法 两步聚类法(TwoStep Clustering)，一种较智能化的聚类方法
2 系统聚类练习
基本思路：综合考察城市的若干社会、经济发展指标(来源《中国城市统计 年鉴》)，譬如
城市化程度 生活质量和收入水平 经济发展水平
采用系统聚类法对城市进行系统、科学的分类
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。
spss使用教程 聚类分析与判别分析
表8-1
学生的数学成绩 姓 名 hxh yaju 数 学 99.00 88.00 入学成绩 98.00 89.00
yu
shizg hah john watet jess wish
79.00
89.00 75.00 60.00 79.00 75.00 60.00
80.00
78.00 78.00 65.00 87.00 76.00 56.00
4．样本数据与小类、小类与小类之间的 亲疏程度测量方法
SPSS默认的变量为Var00001、Var00002 等，用户也可以根据自己的需要来命名变量。 SPSS变量的命名和一般的编程语言一样，有一 定的命名规则，具体内容如下。
所谓小类，是在聚类过程中根据样本之间 亲疏程度形成的中间类，小类和样本、小类与 小类继续聚合，最终将所有样本都包括在一个 大类中。 在SPSS聚类运算过程中，需要计算样本与 小类、小类与小类之间的亲疏程度。SPSS提供 了多种计算方法（计算规则）。
本节讲述Q型聚类的原理和SPSS的实现过 程，下一节将讲述R型聚类的实现过程。
8.2.1 统计学上的定义和计算公式
定义：层次聚类分析中的Q型聚类，它使 具有共同特点的样本聚齐在一起，以便对不同 类的样本进行分析。
层次聚类分析中，测量样本之间的亲疏程 度是关键。聚类的时候会涉及到两种类型亲疏 程度的计算：一种是样本数据之间的亲疏程度， 一种是样本数据与小类、小类与小类之间的亲 疏程度。下面讲述这两种类型亲疏程度的计算 方法和公式。
图8-4 “Hierarchical Cluster Analysis：Plots” 对话框（一）
图8-5 “Hierarchical Cluster Analysis：Statistics”对话框（一）
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。
二、实验步骤1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。
3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。
4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。
三、实验数据本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。
下表展示了部分样本数据：样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好---------，------，------，------，---------，---------1，30，男，5000，大专，电子产品2，25，女，3000，本科，服装鞋包3，35，男，7000，硕士，食品饮料...，...，...，...，...，...四、实验结果1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。
2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。
-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。
-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。
3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。
这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。
五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。
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第11章聚类分析
• ③在图11.2中单击“Plots”按钮，进入对话框，如图11.2示。
• 选择“Variable Importance Plot”中“Rank Variable”的“by variable”，以便显示在两步聚类中各个变量重要性的图形， 再选择“Continue”按钮，回到原来菜单。
学习目标
解释聚类分析的基本概念
熟悉系统聚类分析方法 分析“Classify”菜单，阐述聚类分析与判别分析的基本原理和基本操作。用 实例说明5种方法的具体实现过程，解释其主要功能、背景知识及其主要选择 项。
第11章 聚类分析和判别分析
• 11.1 聚类分析和判别分析过程综述 • 11.2 两步聚类
11.4 分层聚类分析 11.6 判别分析
• ⑤单击“OK”按钮，在Output窗口和“Data View”中显示计算 结果。
2）基本输出结果与解释
•①首先，给出了最终的聚类结果（3类），并且给出了各类的 每个变量的均值与标准差（图略）。
•②其次，给出了3个分类中男女性、经济收入、教育水平变量 的分布状况图11.4。 •③给出了变量均值的95%置信区间在3类中的对比图图11.5。 •④图11.6所示，给出了一系列图形（本例中有6张图）表示给 个变量在聚类中的重要性。
预先并不知道类的特征，甚至不知道类的数目，因此要选择聚类的基 础变量、距离测量标准以及聚类标准。
11.1.3 Classify的功能
•SPSS的“Classify”菜单中提供了5种分类分析。 •① 两步聚类（TwoStep Cluster）提供了可以同时 根据连续变量和分类变量进行聚类的功能。
SPSS19.0之聚类分析
1.1 系统聚类本次实验的系统聚类都是凝聚系统聚类，为了控制变量，都采用平方Euclidean距离。
1.1.1 最短距离聚类法最短距离法聚类步骤如下：1.规定样本间的距离，计算样本两两之间的距离，得到对称矩阵。
开始每个样品自成一类。
2.选择对称矩阵中的最小非零元素。
将两个样品之间最小距离记为D1，将这两个样品归并成为一类，记为G1。
3.计算G1与其他样品距离。
重复以上过程直到所有样品合并为一类。
我们在SPSS中实现最短距离分析非常简单。
单击“”-->“”-->“”。
将弹出如图1-1所示的对话框，设置相应的参数即可。
图1-1 最短距离法我们的数据已经做过标准化，在“转化值”-->“标准化”选项上选无。
在统计量的聚类成员中选择“无”，因为这是非监督分类，不需要指定最终分出的类个数。
在绘制中选择绘制“树状图”。
单击确定，得到以下结果。
聚类表阶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 21 28 .211 0 0 102 12 24 .465 0 0 63 2 27 .491 0 0 54 13 20 .585 0 0 95 2 14 .645 3 0 66 2 12 .678 5 2 77 2 7 .702 6 0 88 2 25 .773 7 0 99 2 13 .916 8 4 1110 21 29 1.085 1 0 1211 2 18 1.106 9 0 12表1-2 聚类过程我们可以通过更加形象直观的树状图来观察整个聚类过程和聚类效果。
如图1-2所示，最短距离法组内距离小，但组间距离也较小。
分类特征不够明显，无法凸显各个省份的能源消耗的特点。
但是我们可以看到广东省能源消耗组成和其他省份特别不同，在其他方法中也显现出来。
12 2 21 1.115 11 10 13 13 2 17 1.360 12 0 14 14 2 26 1.564 13 0 15 15 2 22 1.627 14 0 16 16 2 5 1.649 15 0 17 17 2 8 1.877 16 0 18 18 2 16 3.027 17 0 19 19 2 30 3.543 18 0 20 20 2 11 4.930 19 0 21 21 2 4 5.024 20 0 22 22 2 10 6.445 21 0 24 23 1 9 8.262 0 0 26 24 2 15 10.093 22 0 25 25 2 23 10.096 24 0 26 26 1 2 10.189 23 25 27 27 1 6 11.387 26 0 28 28 1 3 13.153 27 0 29 2911932.36728图1-2 最短距离法聚类图1.1.2 组间联接聚类组间联接聚类法定义为两类之间的平均平方距离，即。
聚类分析结果解读_SPSS数据处理与分析_[共7页]
![聚类分析结果解读_SPSS数据处理与分析_[共7页]](https://img.taocdn.com/s3/m/b31106190508763230121278.png)
第十一章数据的聚类分析化处理。
五、聚类分析的应用聚类分析在企业经营管理中的应用主要表现在以下几方面。
（1）细分市场。
可以根据顾客购买产品时追求的利益对顾客进行细分，使每个类别的顾客都是由追求利益相似的人组成，从而了解各个细分市场的特点，实施目标市场营销。
（2）研究顾客行为。
通过聚类分析确定同质的顾客群体，分别研究不同顾客群体的购买行为差异，并有针对性地实施不同的营销策略。
（3）研究市场竞争。
通过对产品和品牌的聚类，可以识别市场中相互竞争的产品和品牌。
往往同类型品牌之间比不同类型品牌之间的竞争更加激烈，企业通过自身产品与竞争产品的分析比较，以便有效地捕捉市场机会。
（4）选择试销市场。
通过将城市分为同质的组，选择可比的城市对不同营销策略进行市场测试的反应。
（5）压缩数据。
聚类分析是一种通用的数据压缩技术，可用来生成比单个观测值更容易识别的数据类别。
例如，为了描述顾客对产品使用方面的差异，可以先用聚类分析将顾客进行分组，然后用判别分析研究不同组别之间的差异。
调研实例11-1产品的类同感[4]449不同国家的消费者对不同品类中的品牌是如何认知的？出人意料的是，产品认知的类同率相当高。
产品类同指的是消费者觉得同一品类中的不同品牌彼此相似。
BBDO的最新研究显示，在28个国家调查的消费者中有2/3的人认为13个产品类别中的品牌是美国的。
调查的产品类别涵盖从航空公司到信用卡，再到咖啡。
所有国家全部品类总感知类同率为63%；日本最高，达99%；哥伦比亚最低，仅28%。
从品类来看，信用卡的感知类同率最高，为76%；香烟最低，为52%。
BBDO根据感知类同率对国家进行了聚类，得到了类同感水平和模式相似的群组。
最高的类同感数字来自法国和亚洲（83%），后者包括澳大利亚、日本、马来西亚和韩国。
法国属于这一组并不奇怪，因为法国的多数产品采用感觉导向的视觉性广告。
另一群是受美国影响的市场（65%），包括奥地利、比利时、丹麦、意大利、荷兰、南非、西班牙、英国和德国。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
样品聚类：对观测量(Case)进行聚类（不同的目的 选用不同的指标作为分类的依据，如选拔运动员与 分课外活动小组） 变量聚类：找出彼此独立且有代表性的自变量，而 又不丢失大部分信息。在生产活动中不乏有变量聚 类的实例，如：衣服号码（身长、胸围、裤长、腰 围）、鞋的号码。变量聚类使批量生产成为可能。
14.2 指定初始类中心的聚类方法例题P343
数据同上（data14-01a）：以四个四类成绩突出者的数据为初始 聚类中心(种子)进行聚类。类中心数据文件data14-01b（但缺一 列Cluster_，不能直接使用，要修改）。对运动员的分类（还是分 为4类） AnalyzeClassifyK-Means Cluster Variables: x1,x2,x3 Label Case By: no Number of Cluster: 4
14.2 快速样本聚类过程(Quick Cluster) 中的选项
使用快速聚类的选择项：
类中心数据的输入与输出：Centers选项
输出数据选择项：Save选项
聚类方法选择项：Method选项 聚类何时停止选择项：Iterate选项
输出统计量选择项：Option选项
Center: Read initial from: data14-01b Save: Cluster membership和Distance from Cluster Center
比较有用的结果（可将结果与前面没有初始类中心比较）： 聚类结果形成的最后四类中心点(Final Cluster Centers) 每类的观测量数目（Number of Cases in each Cluster） 在数据文件中的两个新变量qc1_1（每个观测量最终被分配 到哪一类）和 qc1_2（观测量与所属类中心点的距离）
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。 三维或者更高维的情况也是类似；只不过三 维以上的图形无法直观地画出来而已。在饮 料数据中，每种饮料都有四个变量值。这就 是四维空间点的问题了。
聚类分析
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）。 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，并不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。 本章要介绍的分类的方法称为聚类分析 （cluster analysis）。对变量的聚类称为R 型聚类，而对观测值聚类称为Q型聚类。这两 种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。
Analyze→Classify →Hierarchical Cluster:
Variables: X1-X10 Cluster：Variable, R聚类 Method：
Cluster Method ：Furthest val：Pearson Correlation
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
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。
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
Analyze→Classify →Hierarchical Cluster:
Variables: calorie,sodium,alcohol, cost 成分和价格 Label Case By: Beername Cluster：Case, Q聚类 Display: 选中Statistics，单击Statistics
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）。
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。
14.1.3 聚类分析与判别分析的SPSS过程 在AnalyzeClassify下：
1.
2.
3.
K-Means Cluster： 观测量快速聚类分 析过程 Hierarchical Cluster：分层聚类（进行 观测量聚类和变量聚类的过程 Discriminant：进行判别分析的过程
14.2 快速样本聚类过程(Quick Cluster)
Agglomeration Schedule 凝聚状态表 Proximity matrix：距离矩阵 Cluster membership：Single solution：4 量所属的类
显示分为4类时，各观测
Method: Cluster (Furthest Neighbor), Measure-Interval (Squared Euclidean distance), Transform Value (Range 01/By variable (值-最小值)/极差) Plots: (Dendrogram) Icicle(Specified range of cluster, Start-1,Stop-4, by-1), Orientation (Vertical纵向作图)
具体见下面吴喜之教授有关判别分析的讲义
补充：聚类分析与判别分析
以下的讲义是吴喜之教授有关
聚类分析与判别分析的讲义，
我觉得比书上讲得清楚。
先是聚类分析一章 再是判别分析一章
聚类分析
分类
俗语说，物以类聚、人以群分。 但什么是分类的根据呢？ 比如，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。
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。 根据分类对象的不同，分为样品（观测量）聚 类和变量聚类两种：
14.3.6
变量聚类实例1 P366
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：
定距变量、分类变量、二值变量 标准化方法p353：Z Scores、Range -1 to 1、 Range 0 to 1等
14.3.4 用分层聚类法进行观测量聚类实例P358
对20种啤酒进行分类(data14-02)，变量包括：Beername(啤酒名
称)、calorie(热量)、sodium(钠含量)、alcohol(酒精含量)、 cost(价格)
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。 点间距离有很多定义方式。最简单的是歐氏距离，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，就相当于距离越短。 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 类包含不止一个点，那么就要确定类间距离， 类间距离是基于点间距离定义的：比如两类之间最近点 之间的距离可以作为这两类之间的距离，也可以用两类 中最远点之间的距离作为这两类之间的距离；当然也可 以用各类的中心之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。不同的选择的结果会不同，但一般不会差太多。