SPSS19.0实战之聚类分析
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验的目的是通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。
通过聚类分析的结果，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
二、实验步骤1.数据准备：选择合适的数据集进行分析。
数据集应包含若干个已知变量，以及我们需要进行聚类的目标变量。
2.打开SPSS软件，导入数据集。
3.对数据集进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值等。
4.进行聚类分析：选择合适的聚类方法和变量，进行聚类分析。
5.对聚类结果进行解释和分析，确定最佳的聚类数目。
6.对不同的聚类进行比较，看是否存在显著差异。
7.结果展示和报告撰写。
三、实验结果及分析在实验过程中，我们选择了学校学生的体测数据作为聚类分析的样本。
数据集共包含身高、体重、肺活量等指标，共有200个样本。
首先，我们进行了数据预处理，包括处理缺失数据和异常值。
对于缺失数据，我们选择用平均值进行填充；对于异常值，我们使用离群值检测方法进行处理。
然后，我们选择了合适的聚类方法和变量，使用K-means聚类算法对样本进行分组。
我们尝试了不同的聚类数目，从2到10进行了分析。
根据轮廓系数和手肘法定量评估了不同聚类数目下聚类效果的好坏。
最终，我们选择了聚类数目为4的结果进行进一步分析。
通过比较不同聚类结果的均值，我们发现不同聚类之间的身高、体重和肺活量等指标存在较大差异。
这说明聚类分析对样本的分类和分组是合理和有效的。
四、实验总结本次实验通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。
通过分析聚类结果，我们发现不同聚类之间存在显著差异，这为进一步研究和探索提供了参考。
聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们更好地理解和解释数据，对于从大量数据中发现规律和特征具有重要的应用价值。
总之，聚类分析是一种有力的数据分析工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
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
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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)
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©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.
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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
用SPSS进行聚类分析
实习六、用SPSS进行聚类分析SPSS中进行聚类分析统计分析过程，是由菜单“Analyze”-“Classify”导出的。
选择后显示三个过程命令。
1．K-means Cluster means Cluster过程•进行快速聚类过程，属于非系统聚类法的一种。
方法原理：选择（或人为指定）某些观测作为凝聚点，按就近原则将其余观测向凝聚点凝集，计算出各个初始分类的中心位置（均值），用计算出的中心位置重新进行聚类如此反复循环，直到凝聚点位置收敛为止。
思想：基于使聚类性能指标最小化，所用的聚类准则函数是聚类集中每一个样本点到该类中心的距离平方之和，并使其最小化。
2．Hierarchical Cluster Hierarchical Cluster过程分层聚类方法，进行样本聚类和变量聚类过程，属于系统聚类法的一种。
方法原理：先将所有n个变量／观测看成不同的n类，然后将性质最接近（距离最近）的两类合并为一类，再从这n-1类中找到最接近的两类加以合并。
依此类推，直到所有的变量／观测被合为一类，使用者再根据具体的问题和聚类结果来决定应当分几类。
调用此过程可完成系统聚类分析。
在系统聚类分析中，用户事先无法确定类别数，系统将所有例数均调入内存，且可执行不同的聚类算法。
系统聚类分析有两种形式，一是对研究对象本身进行分类，称为Q型举类；另一是对研究对象的观察指标进行分分层聚类方法类，称为R型聚类。
分层聚类方法是最常用的分类方法。
3．Discriminant过程判别分析过程。
例如：下表是1999年中国省、自治区的城市规模结构特征的一些数据，可通过聚类分析将这些省、自治区进行分类，具体过程如下：省、自治区首位城市规模（万人）城市首位度四城市指数基尼系数城市规模中位值（万人）京津冀699.70 1.4371 0.9364 0.7804 10.880山西179.46 1.8982 1.0006 0.5870 11.780内蒙古111.13 1.4180 0.6772 0.5158 17.775辽宁389.60 1.9182 0.8541 0.5762 26.320吉林211.34 1.7880 1.0798 0.4569 19.705黑龙江259.00 2.3059 0.3417 0.5076 23.480苏沪923.19 3.7350 2.0572 0.6208 22.160浙江139.29 1.8712 0.8858 0.4536 12.670安徽102.78 1.2333 0.5326 0.3798 27.375福建108.50 1.7291 0.9325 0.4687 11.120江西129.20 3.2454 1.1935 0.4519 17.080山东173.35 1.0018 0.4296 0.4503 21.215河南151.54 1.4927 0.6775 0.4738 13.940湖北434.46 7.1328 2.4413 0.5282 19.190湖南139.29 2.3501 0.8360 0.4890 14.250广东336.54 3.5407 1.3863 0.4020 22.195广西96.12 1.2288 0.6382 0.5000 14.340海南45.43 2.1915 0.8648 0.4136 8.730川渝365.01 1.6801 1.1486 0.5720 18.615云南146.00 6.6333 2.3785 0.5359 12.250贵州136.22 2.8279 1.2918 0.5984 10.470西藏11.79 4.1514 1.1798 0.6118 7.315陕西244.04 5.1194 1.9682 0.6287 17.800甘肃145.49 4.7515 1.9366 0.5806 11.650青海61.36 8.2695 0.8598 0.8098 7.420宁夏47.60 1.5078 0.9587 0.4843 9.730新疆128.67 3.8535 1.6216 0.4901 14.470(1)打开数据文件，在spss中可以打开多种类型的文件，如*.xls、*.dbf、*.txt、*.sav等，FILE→OPEN→DATA；(2)进行聚类分析：ANALYZE→CLASSIFY→HIERARCHICAL CLUSTER（此例子中用层次聚类法）；进入如下对话框，设置聚类变量，以及采用的聚类方法，是否显示聚类谱系图等（因为采用不同的聚类方法，分类结果不同）。
SPSS聚类分析加具体案例
六、聚类分析（一）概述1.聚类分析的目的根据已知数据，计算样本或者变量之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数）。
根据某种准则（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最初达到的就是将样本或变量分成若干类。
2.聚类分析的分类3.距离与相似性为了对样本或者变量进行分类，就需要研究样本之间的关系，最常用的方法有两个。
（二）系统聚类1.系统聚类的步骤距离的具体定义及计算方式计算n各样本两两之间的距离将距离接近的数据依次合并为一类，再计算，再合并 画聚类图，解释类与类之间的关系2.亲疏程度度量方法3.系统聚类的分类4.SPSS操作及实例SPSS采用的是凝聚法。
案例：根据30个省的23个主要行业的平均工资情况，通过聚类分析来判断哪些地区平均工资水平高。
SPSS操作及结果：打开SPSS上方菜单栏中的分析->分类->系统聚类选择变量->勾选统计量->在绘制里选择树状图和冰柱图勾选方法（通常使用组间联接）->度量区间->选择标准化方式（全距从0到1）下图为近似矩阵表，标注了相关系数，数值越大，距离越接近下图为聚类分析结果表，第一类表示这是聚类分析的第几步，第二三列表示该步中那几个样本或者小类聚成一类，第四列表示距离，第五六列表示本步骤中参与的是个体还是小类（0表示样本，非0表示第n步生成的小类），第七列表示本步骤的聚类结果将在以下第几步中用到。
下面是冰柱图和树状图的结果，根据树状图可以看出，如果分为三类的话，第一类包括北京上海，第二类包括天津、广东、浙江、江苏、西藏，剩下的归为一类。
（三）快速聚类(适合大样本聚类)1.快速聚类的步骤指定聚类数目K确定K个初始类的中心（自定义或者根据数据中心初步确定）根据距离最近的原则进行分类根据新的中心位置，重新计算每一记录距离新的类别中心的的距离，并重新分类重复步骤4，直到达到标准2.SPSS操作及实例打开SPSS上方菜单栏中的分析->分类->K-均值聚类选择变量->勾选统计量->定义变量值选择迭代次数->选项（勾选初始聚类中心、每个个案的聚类信息）->定义变量值->保存（勾选聚类成员、聚类中心距离）下图为输出的初始聚类中心下图为最终距离中心，第一类平均工资最高，第二类次之，第三类最低下图为每个聚类中的案例数和聚类成员。
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。
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。
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聚类分析具体操作步骤
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”
• 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。
• 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，
(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。
• 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。
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。
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
SPSS19.0实战之聚类分析
标签: SPSS, 系统聚类, K-mean聚类, Ward法, 最短距离法聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。
本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean聚类。
其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。
由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析?。
评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。
分析数据依然采用线性回归所使用的标准化?后的能源消费数据。
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。
1.表3-1显示了数据的缺失情况：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。
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。
类C K 和C L 合并为下一步的C M 则C M 与C J 距离的递推公式为：。
我们依然贴出组间联接法的聚类表和树状图。
1. 聚类表如表1-3所示，相关解释类似于表1-1所述。
表1-2 组间联接聚类法2. 树状图如图1-3所示，可以看到聚类的组间距离较大，组内距离较小。
SPSS_Statistics_19_聚类分析
自然条件：降水、土地、日照、湿度等 经济指标：收入水平、教育程度、医疗条件、基础设施等
平均的方法？
容易忽视相对重要程度的问题
要进行多元分类－聚类分析
3
1 聚类分析
聚类分析基本目标
一种探索性的数据分析技术
是根据数据本身结构特征对数据点进行分类的方法 基本目标：在数据中寻找某种“自然的”分组结构
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.
24
3 K-均值聚类
非系统聚类
K均值聚类
优点
K均值聚类的速度快于系统聚类，是处理大型数据集聚类的常用方法
内存占用小
不足
只适用于连续型变量； 只能对记录进行聚类，而不能对变量聚类； 对初始聚类中心有一定的依赖性； 由于要事先选定聚类数，所以要尝试多次，以找出最佳聚类
25
此外还有中间距离法（Median Clustering)、类内平均法(Within-Groups
Linkage)等
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ12
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；
SPSS教程-聚类分析-附实例操作
各地区各行业工资水平的分析(2009年数据)小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍1.研究背景及意义1.1 研究背景工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。
生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。
1.2 研究意义1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。
2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。
2.数据来源与描述2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》（URL：/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###）主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司出版社：中国统计出版社简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。
本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。
本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。
2.2 数据描述本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。
图-03.分析方法及原理3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。
在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。
《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.
聚类分析spss
聚类分析spss
SPSS聚类分析是对数据集进行分类和分析的一种统计过程。
通过SPSS聚类分析，可以将数据集中的观察值划分为较小的簇，并了解每一簇的特点。
SPSS聚类分析的过程主要包括以下几步：
1）定义分类变量：首先，需要确定用于分类的变量类型，例如类别变量，数值变量，以及其他变量。
2）定义聚类目标：根据所选变量的类型，分析者可以自由定义聚类的方法和指标，例如聚类的数量，聚类的最大和最小大小，以及聚类的距离度量标准。
3）数据分析：使用SPSS中提供的聚类算法，根据定义的聚类目标，对数据集进行聚类分析，并计算出聚类的相关结果。
4）结果汇总：聚类分析完成后，SPSS会生成一系列统计图，可以比较不同聚类的结果，以及每组聚类中不同变量的取值情况。
5）结果应用：最后，分析者就可以根据聚类的结果，对数据集进行更有效的分析和解释，从而为业务决策提供合理的依据。
SPSS19实战之聚类分析
SPSS19.0实战之聚类分析这篇文章与上一篇的回归分析是一次实习作业整理出来的。
所以参考文献一并放在该文最后。
CNBlOG网页排版太困难了，又不喜欢live writer……聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。
本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean聚类。
其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。
由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。
评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。
分析数据依然采用线性回归所使用的标准化后的能源消费数据。
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。
1.表表1-1 数据汇总我们的数据经过预处理，所以缺失值个数为0.2. 由于相关矩阵过于庞大，无法在文档中贴出，得到的是一个非相似矩阵。
表1-2是样品聚类过程。
样品21和28在第一步合并为一类，它们之间的非相关系数最小，为0.211。
在下一次合并是第十步。
在第五步的时候，样品2、27、14组成一类，出现群集，样品个数为3。
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。
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标签: SPSS, 系统聚类, K-mean聚类, Ward法, 最短距离法
聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。
本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean聚类。
其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。
由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。
评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。
分析数据依然采用线性回归所使用的标准化后的能源消费数据。
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。
1.表3-1显示了数据的缺失情况：
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。
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。
类C K 和C L 合并为下一步的C M 则C M 与C J 距离
的递推公式为：。
我们依然贴出组间联接法的聚类表和树状图。
1. 聚类表如表1-3所示，相关解释类似
于表1-1所述。
表1-2 组间联接聚类法
2. 树状图如图1-3所示，可以看到聚类的组间距离较大，组内距离较小。
聚类结果较为理想。
可以看到海南与青海，宁夏自治区，重庆市的能源消耗特点近似，北京、上海两地能源消耗特点也近似。
江浙两地亦然。
最后广东和各地能源消耗特点都不同。
1.1.3 Ward法聚类
Ward即离差平方和法。
它的思想是，同类离差平方和较小，类间偏差平方和较大。
Ward 方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。
公式：
递推公式：
我依然贴出ward法聚类表和树状图。
1.聚类表如表1-4所示，相关解释类似
于表1-1所述.
表1-4 Ward法聚类表
2. 树状图如图1-4所示，我们可以看到这个结果较以上两种方法都为理想，组内距离都很小，控制在五次迭代之内。
然后组间距离非常大。
各分类的样品也基本符合它们的能源消耗特点。
最后在接近10次迭代，广东被归入山东、山西这两个分别是能源消耗大省和能源产量大省的一类，说明它们之间的相似度也不大。
图1-4 Ward法聚类树状图
1.2 K-mean聚类
K-mean聚类是用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析。
所谓逐步聚类分析就是先把被聚对象进行初始分类，然后逐步调整，得到最终K个分类。
K-mean法对离群点敏感容易扭曲数据分布。
单击“”-->“” -->“”将弹出如图1-5所示的对话框，我们根据系统聚类法的经验将K选择为5。
迭代次数和系统聚类一样选择25次。
图1-5 K-mean聚类设置
下面输出和解释K-mean聚类结果。
1.表1-5是K-mean的迭代历史记录，
非常明了。
表1-5 迭代历史记录
2. 表1-6是每个聚类样品数表。
就是该次K-mean聚类所形成的类它们的样品数量。
表1-6 聚类样品数
3. 表1-7是K-mean聚类的各个类的具体成员。
距离代表的是样品自身和种子点的距离。
表1-7 聚类成员
最后看到分类结果与ward法有所相似，但是组内距离较大。
实际效果不如Ward法。
而且该方法需要事先设定分类的个数，并不适合没有先验知识的条件下的数据聚类。
2.总结
本次实习主要通过一批国内的能源消耗和产量数据，来实现回归分析和聚类分析。
回归分析得到一个拟合度良好多元线性回归方程：Y=0.008+1.061x1+0.087x2+0.157
x3-0.365x4-0.105 x5-0.017x6 。
该方程的残差分析也通过了。
聚类分析通过比较三种不同的系统聚类方法，同时还比较了K-mean方法与系统聚类法的不同。
在处理该批数据的四种聚类方法中，以ward法最为理想。
Ward法所做的聚类得到组间距离最大，组内距离最小。
3.参考文献
[1] Ronald .E et al.著.周勇等.译.理工科概率统计.[Ｍ].北京：机械工业出版社，2010：311-326.
[2] 袁志发，周静芋.多元统计分析[Ｍ].北京：科学出版社，2003：110-145,241-250.
[3] J. Han and M. Kamber. Datamining: concepts and techniques[Ｍ]. Morgan Kaufmann, 2006:251-267.
[4]SPSS for Window:分类分析[EB/OL].
/news/spss/doc3/sp10.htm#j1,1999-10/2010-12-25, 1999-10/2010-12-25
[5] 聚类分析[EB/OL].
/teachers/lidf/docs/statsoft/html/sas-5/cluster.h tml ,
2010-12-26
[6] 张文彤.SPSS 10.0高级教程十二：多元线性回归与曲线拟合[EB/OL].
/biology/spss/55215.shtml,2004-7-12/2010-12-25 [7] 了空. SPSS中多元回归分析实例（上）[EB/OL]
/liaokong/blog/item/abe0be38344e1bc9d562259c.html, 2010-1-11/2010-12-25.。