spss样本聚类案例分析
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原数据
1.1样本聚类（Q聚类）
12 1 10 8.314 8 7 14
13 3 8 12.790 9 11 14
14 1 3 16.650 12 13 0 通过系数做出其散点图
群集成员
案例 5 群集 4 群集 3 群集
1:Case 1 1 1 1
2:Case 2 1 1 1
3:Case 3 2 2 2
4:Case 4 2 2 2
5:Case 5 1 1 1
6:Case 6 1 1 1
7:Case 7 1 1 1
8:Case 8 3 3 3
9:Case 9 4 3 3
10:Case 10 5 4 1
11:Case 11 5 4 1
12:Case 12 5 4 1
13:Case 13 3 3 3
14:Case 14 5 4 1
15:Case 15 3 3 3
1.2变量聚类（R聚类）
群集成员
案例 5 群集 4 群集 3 群集
总人口 1 1 1 从业人员 1 1 1 土地面积 2 2 1 耕地面积 3 2 1 财政收入 4 3 2 粮食产量 5 4 3
2.K—均值聚类原数据
输出结果：
初始聚类中心
聚类成员
案例号月份聚类距离
0 1 1 1 .000
2 2 2 .000
3 3 3 .000
4 4 4 .208
5 6 4 .258
6 8 4 .312
7 10 4 .194
8 12 5 .297
9 15 5 .245
10 18 5 .065
11 24 5 .070
12 30 5 .112
13 36 5 .045
14 42 5 .119
15 48 5 .051
16 54 5 .103
17 60 5 .166
18 66 5 .074
19 72 5 .183
20 . . .
21 . . .
22 . . .
23 . . .
24 . . .
25 . . .
每个聚类中的案例数
聚类 1 1.000
2 1.000
3 1.000
4 4.000
5 12.000
有效19.000
缺失 6.000
3.线性回归
研究变量间的非确定性关系，构造变量间经验公式的数理统计方法称为回归分析。根据自变量的个数，分为一元线性回归和多元线性回归。
3.1一元线性回归
/view/b5360bdd6f1aff00bed51e2f.html
原数据
Anova b
3.2多元线性回归原数据
输出结果：
输入／移去的变量b
模型输入的变量移去的变量方法
. 输入
1 X4, X1, X2,
X3a
a. 已输入所有请求的变量。
b. 因变量: Y