聚类分析与回归分析SPSS
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2018/11/13
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上面介绍的几种系统聚类方法，并类的原则和步 骤基本一致，所不同的是类与类的距离有不同的 定义。其实可以把这几种方法统一起来，有利于 在计算机上灵活地选择更有意义的谱系图。
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(5) 在系统聚类法中底下有四个按纽，分别是Statistics、Plots、 Method、Save。 （a）在Statistics中，有Agglomeration schedule（每一阶段聚类 的结果），Proximity matrix（样品间的相似性矩阵）。由Cluster membership可以指定聚类的个数，none选项不指定聚类个数，Single solution指定一个确定类的个数，Range of solution指定类的个数 的范围（如从分3类到分5类）。 (b)在Plots中，有Dendrogram（谱系聚类图，也称树状聚类图）、 Icicle(冰柱图)、Orientation指冰柱图的方向（Horizontal 水平方 向、Vertical垂直方向）。 (c)在Method中， Cluster可以选择聚类方法，Measure中可以选择计 算的距离。 (d)在Save中，可以选择保存聚类结果。 选好每个选项后，点“OK”就可以执行了。
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(2)在菜单中的选项中选择Analyze→Classify命令， Classify命令下有两个聚类分析命令，一是K-means cluster（K-均值聚类），二是Hierarchical cluster （系统聚类法）。这里我们选择系统聚类法。 (3) 在系统聚类法中，我们看到Cluster下有两个 选项，Cases（样品聚类或Q型聚类）和Variables (变量聚类或R型聚类)。这里我们选择对样品进行 聚类。 (4) Display下面有两个选项，分别是Statistics (统计量)、Plots（输出图形），我们可以选择所 需要输出的统计量和图形。
§ 聚类分析SPSS上机实践
系统聚类法 用SPSS软件自带的数据文件World95.sav来做一 个实例分析。 为了研究亚洲国家的经济发展水平和文化教育水 平，以便于对亚洲国家进行分类研究，这里我们 进行聚类分析（在World95.sav数据中筛选出亚洲 国家，使用Data→Select Cases→If condition is satisfied中选入region=3）。 详细步骤如下： (1) 打开数据。使用菜单中File→Open命令，然后 选中要分析的数据World95.sav。
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§社会经济案例研究
例 城镇居民消费水平通常用表3.15中的八项指标 来描述，八项指标间存在一定的线性相关。为研 究城镇居民的消费结构，需将相关性强的指标归 并到一起，这实际就是对指标聚类。原始数据列 于表3.15。
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表3.16中最大的相关系数为r4，8＝0.837，将G4和G8并成一新类G9，然后 计算G9与各类的相关系数，再找最大的相关系数，每次缩小一类得图3－ 17。 我们可以看出全国城镇居民得消费结构大致可以分为三个方面，一类是各 种副食、日用品及交通通信、文化教育和住房等支出，这是在消费结构中 起主导作用的方面；其次是居民购买烟、酒、饮料及着装支出；粮食和水 电燃料是两项很重要的消费指标，但目前在城镇居民的消费中占的比例较 小，可将它们归并为同一类。
将原始数据录入SPSS，并依次点击“Analyze”→ “Correlate” →“Bivariate”，打开Bivariate Correlations对话框ຫໍສະໝຸດ Baidu把八个变量选入Variables 栏中，单击“OK”，得到这八个指标对应的相关系 数，列于表3.16。
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直观看出，类平均法分为三类：｛1，9，11，19｝为第一类， ｛13，2，22，10｝为第二类，其他为第三类；最短距离法 分为两类，｛1，9，11，19｝为一类，其余的省市归为一大 类；最长距离法也分为三类：｛1，9，11，19｝为第一类， ｛10，22，2，13，26｝为第二类，其余的省市为第三类。 很显然，这三种方法的分类效果是有差异的。
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最短距离法和最长距离法操作步骤与类平均法一样，只不过 要在Cluster Method下拉菜单中分别选择Nearest Neighbor 和Furthest Neighbor选项。图3.18、图3.19、图3.20分别 显示了三种方法的分类结果。为便于对照，将三种方法分类 的结果综合列于表3.18。
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对例，我们采用欧氏距离分别用类平均法、 最短距离法、最长距离法把31个省市分类。 类平均法聚类在SPSS中的操作为：点选 “Analyze”→“Classify” →“Hierarchical Cluster”，打开Hierarchical Cluster Analysis对话框，将八个聚类指标选入 Variables栏中，将表示地区的变量选入 Label Cases By栏中，按“Plots”按钮，在 弹出的窗口中选中Dendrogram（谱系图） 选项，按“Continue”返回主对话框，在按 “Method”按钮，在Cluster Method下拉菜 单中选择Between-groups linkage（组间 连接法，即类平均法）选项，返回主对话 框后按“OK”即可得到聚类结果。
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上面介绍的几种系统聚类方法，并类的原则和步 骤基本一致，所不同的是类与类的距离有不同的 定义。其实可以把这几种方法统一起来，有利于 在计算机上灵活地选择更有意义的谱系图。
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(5) 在系统聚类法中底下有四个按纽，分别是Statistics、Plots、 Method、Save。 （a）在Statistics中，有Agglomeration schedule（每一阶段聚类 的结果），Proximity matrix（样品间的相似性矩阵）。由Cluster membership可以指定聚类的个数，none选项不指定聚类个数，Single solution指定一个确定类的个数，Range of solution指定类的个数 的范围（如从分3类到分5类）。 (b)在Plots中，有Dendrogram（谱系聚类图，也称树状聚类图）、 Icicle(冰柱图)、Orientation指冰柱图的方向（Horizontal 水平方 向、Vertical垂直方向）。 (c)在Method中， Cluster可以选择聚类方法，Measure中可以选择计 算的距离。 (d)在Save中，可以选择保存聚类结果。 选好每个选项后，点“OK”就可以执行了。
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(2)在菜单中的选项中选择Analyze→Classify命令， Classify命令下有两个聚类分析命令，一是K-means cluster（K-均值聚类），二是Hierarchical cluster （系统聚类法）。这里我们选择系统聚类法。 (3) 在系统聚类法中，我们看到Cluster下有两个 选项，Cases（样品聚类或Q型聚类）和Variables (变量聚类或R型聚类)。这里我们选择对样品进行 聚类。 (4) Display下面有两个选项，分别是Statistics (统计量)、Plots（输出图形），我们可以选择所 需要输出的统计量和图形。
§ 聚类分析SPSS上机实践
系统聚类法 用SPSS软件自带的数据文件World95.sav来做一 个实例分析。 为了研究亚洲国家的经济发展水平和文化教育水 平，以便于对亚洲国家进行分类研究，这里我们 进行聚类分析（在World95.sav数据中筛选出亚洲 国家，使用Data→Select Cases→If condition is satisfied中选入region=3）。 详细步骤如下： (1) 打开数据。使用菜单中File→Open命令，然后 选中要分析的数据World95.sav。
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§社会经济案例研究
例 城镇居民消费水平通常用表3.15中的八项指标 来描述，八项指标间存在一定的线性相关。为研 究城镇居民的消费结构，需将相关性强的指标归 并到一起，这实际就是对指标聚类。原始数据列 于表3.15。
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表3.16中最大的相关系数为r4，8＝0.837，将G4和G8并成一新类G9，然后 计算G9与各类的相关系数，再找最大的相关系数，每次缩小一类得图3－ 17。 我们可以看出全国城镇居民得消费结构大致可以分为三个方面，一类是各 种副食、日用品及交通通信、文化教育和住房等支出，这是在消费结构中 起主导作用的方面；其次是居民购买烟、酒、饮料及着装支出；粮食和水 电燃料是两项很重要的消费指标，但目前在城镇居民的消费中占的比例较 小，可将它们归并为同一类。
将原始数据录入SPSS，并依次点击“Analyze”→ “Correlate” →“Bivariate”，打开Bivariate Correlations对话框ຫໍສະໝຸດ Baidu把八个变量选入Variables 栏中，单击“OK”，得到这八个指标对应的相关系 数，列于表3.16。
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直观看出，类平均法分为三类：｛1，9，11，19｝为第一类， ｛13，2，22，10｝为第二类，其他为第三类；最短距离法 分为两类，｛1，9，11，19｝为一类，其余的省市归为一大 类；最长距离法也分为三类：｛1，9，11，19｝为第一类， ｛10，22，2，13，26｝为第二类，其余的省市为第三类。 很显然，这三种方法的分类效果是有差异的。
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最短距离法和最长距离法操作步骤与类平均法一样，只不过 要在Cluster Method下拉菜单中分别选择Nearest Neighbor 和Furthest Neighbor选项。图3.18、图3.19、图3.20分别 显示了三种方法的分类结果。为便于对照，将三种方法分类 的结果综合列于表3.18。
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对例，我们采用欧氏距离分别用类平均法、 最短距离法、最长距离法把31个省市分类。 类平均法聚类在SPSS中的操作为：点选 “Analyze”→“Classify” →“Hierarchical Cluster”，打开Hierarchical Cluster Analysis对话框，将八个聚类指标选入 Variables栏中，将表示地区的变量选入 Label Cases By栏中，按“Plots”按钮，在 弹出的窗口中选中Dendrogram（谱系图） 选项，按“Continue”返回主对话框，在按 “Method”按钮，在Cluster Method下拉菜 单中选择Between-groups linkage（组间 连接法，即类平均法）选项，返回主对话 框后按“OK”即可得到聚类结果。