聚类分析SPSS操作
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。
spss聚类分析案例
spss聚类分析案例在进行SPSS聚类分析时，我们通常会遵循一系列步骤来确保分析的准确性和有效性。
以下是一个典型的聚类分析案例，展示了如何使用SPSS软件进行数据分析。
首先，我们需要收集数据。
数据可以是定量的，也可以是定性的，但必须与研究问题相关。
例如，如果我们正在研究消费者购买行为，我们可能会收集关于消费者年龄、收入、购买频率和偏好的数据。
接下来，我们将数据导入SPSS。
这可以通过直接输入数据、从Excel文件导入或使用SPSS的数据导入向导来完成。
一旦数据在SPSS中，我们需要检查数据的准确性和完整性，确保没有缺失值或异常值。
在进行聚类分析之前，我们通常需要对数据进行预处理。
这可能包括标准化变量、处理缺失值和异常值，以及可能的变量转换。
标准化是重要的，因为它确保了所有变量在聚类分析中具有相同的权重。
然后，我们选择聚类方法。
SPSS提供了几种聚类方法，包括K-means聚类、层次聚类和双向聚类。
选择哪种方法取决于数据的特性和研究目的。
例如，如果我们有明确的类别数量，K-means聚类可能是合适的；如果我们希望看到数据的层次结构，层次聚类可能更合适。
在选择了聚类方法后，我们需要确定聚类的数量。
这可以通过多种方法来确定，包括肘部方法、轮廓系数或基于信息准则的方法。
确定聚类数量后，我们可以运行聚类算法，并将数据点分配到不同的聚类中。
聚类完成后，我们需要评估聚类的质量。
这可以通过查看聚类的内部一致性和聚类之间的差异来完成。
我们还可以进行统计测试，如ANOVA或卡方检验，来检验聚类是否在统计上显著。
最后，我们解释聚类结果。
这包括识别每个聚类的特征，以及这些特征如何与研究问题相关。
例如，如果我们发现一个聚类主要由高收入、频繁购买的消费者组成，这可能表明这是一个高价值的市场细分。
在整个聚类分析过程中，我们可能会进行多次迭代，调整聚类方法、聚类数量或数据预处理步骤，以获得最佳的聚类结果。
聚类分析是一个动态的过程，需要根据数据和研究目的进行调整。
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。
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
31
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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
26
10/16/2024
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）
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。
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进步，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。
它能援助探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尽步骤和操作示例。
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. 数据筹办起首，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”>“数据筹办”>“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，将它们挪动到“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，也可以依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、诠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干系、每个因子的诠释能力进行分析。
4. 结果解读对于因子载荷矩阵，可以依据因子载荷的大小来裁定变量与因子之间的干系。
一般来说，载荷肯定值大于0.3的变量与因子之间具有显著关联。
诠释的方差比例表示每个因子能够诠释变量总方差的比例，一般来说，越大越好。
在解读结果时，需要综合思量因子载荷和诠释的方差比例。
二、聚类分析聚类分析是一种用于数据分类的统计方法。
它依据观测值之间的相似性将数据对象分组到不同的类别中。
IBM SPSS MODELER 实验一、聚类分析
IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。
聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。
IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。
1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。
（1）启动SPSS Modeler 14.2。
选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。
图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。
首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。
右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。
点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。
单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。
图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。
选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。
运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。
该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。
SPSS聚类分析具体操作步骤-spss如何聚类
• 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
(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。
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”
• 单一方案：输入一个具体数值n，n小于样本总数， 表示仅显示聚类成n类时，个各类的成员构成
• 方案范围：指定显示聚成n1类到n2类时，个各类 的成员构成。
设定保存层次聚类分析的结果
• 无，是指不保存到编辑窗口中。
• 结果与讨论
• 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。
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。
第10章-SPSS的聚类分析
4、在Cluster框中选择聚类类型。其中Cases表示 进行Q型聚类（默认类型）；Variables表示进 行R型聚类。
5、在Display框中选择输出内容。其中Statistics 表示输出聚类分析的相关统计量；Plot表示输出 聚类分析的相关图形。
(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
2019/11/22
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）
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） 切比雪夫（Chebychev）距离
max xi yi max( 73 66 , 68 64 )
k
Block距离 xi yi 73 66 68 64 i1
2019/11/22
第10章 SPSS的聚类分析
6
2、计数变量个体间距离的计算方式
卡方（Chi-Square measure）距离
姓名
选修课门数 （期望频数）
专业课门数 （期望频数）
得优门数 （期望频数）
合计
张三
9（8.5）
6（6）
4（4.5）
19
李四
8（8.5）
spss聚类分析结果解释
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. 具体见下面吴喜之教授有关判别分析的讲义
1 | xi yi |
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.
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〕 Analyze Classify K-Means Cluster Variables: x1,x2,x3 Label Case By: no Number of Cluster: 4 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〕
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。
聚类分析原理与SPSS实现
案例二：层次聚类分析
一种基于距离的聚类方法，能够揭示数据之间的层次结构。
层次聚类分析通过计算数据点之间的距离来构建聚类层次结构。根据距离度量方式的不同，可以分为 凝聚和分裂两种类型。凝聚层次聚类从单个聚类开始，逐渐将相近的聚类合并；分裂层次聚类则相反 ，从整个数据集开始，逐渐分裂成更小的聚类。
聚类分析的目标是将数据集中的对象按照某种相似性度量标准进 行分类，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，不同簇的对象 具聚类
根据对象之间的距离进行聚类，常见的算法有Kmeans、层次聚类等。
基于密度的聚类
根据数据的密度分布进行聚类，将密度较高的区域 划分为同一簇，常见的算法有DBSCAN、OPTICS等 。
距离度量方式
选择合适的距离度量方式，如欧 氏距离、余弦相似度等，用于衡 量数据点之间的相似性。
聚类参数设置
根据聚类类型和数据特性，设置 合适的聚类参数，如簇的数量、 迭代次数等。
结果解读
聚类结果可视化
通过散点图、树状图等方式，将聚类结果进 行可视化展示，以便直观地了解各聚类的分 布和特点。
聚类结果评估
SPSS实现
外部评估指标：通过比较聚类结果与已知类别或 外部标准来评估聚类的质量，如调整兰德指数、 互信息等。
SPSS提供了多种聚类分析方法，包括K-means 聚类、层次聚类和DBSCAN等。通过SPSS软件 ，用户可以方便地实现聚类分析，并获得各种评 估指标和可视化结果，以帮助用户更好地理解和 解释聚类结果。
通过一些评估指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin 指数等），对聚类结果进行评估，以检验其质量和 有效性。
spss作业,聚类分析
聚类分析为了研究全国各地的城镇家庭收支的分布规律，共抽取28个省、市、自治区的农民生活消费支出的6个有关指标的数据资料。
用表中的数据做谱系聚类，画出谱系图，确定消费支出类型。
地区食品支出住房支出衣着支出其他支出北京190 43 60 49天津135 36 44 36河北95 22 22 22山西104 25 9 18内蒙128 27 12 23辽宁145 32 27 39吉林159 33 11 25黑龙江116 29 13 21上海221 38 115 50江苏144 29 42 27浙江169 32 47 34安徽153 23 23 18福建144 21 19 21江西140 21 19 15山东115 30 33 33河南101 23 20 20湖北140 28 18 20湖南164 24 22 18广东182 20 42 36江西139 18 13 20四川137 20 17 16贵州121 21 14 12云南124 19 14 15陕西106 20 10 18甘肃95 16 6 12青海107 16 5 8宁夏113 24 9 22新疆123 38 4 17【结果与分析】一、欧氏距离平方、组间平均距离连接法Case Processing Summary(a)CasesValid Missing Total N Percent N Percent N Percent28 100.0 0 .0 28 100.0a Average Linkage (Between Groups)上表表示进行聚类分析的有效样品是28个，无缺失值。
Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster FirstAppearsNext Stage Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 21 14 21 15.000 0 0 62 22 23 22.000 0 0 123 4 24 30.000 0 0 104 3 16 45.000 0 0 155 8 27 51.000 0 0 106 14 20 55.500 1 0 87 13 17 67.000 0 0 88 13 14 82.167 7 6 169 12 18 123.000 0 0 1410 4 8 141.000 3 5 1511 25 26 161.000 0 0 1812 5 22 179.000 0 2 1613 2 10 215.000 0 0 1914 7 12 302.500 0 9 2215 3 4 310.750 4 10 1816 5 13 333.600 12 8 2017 11 19 342.000 0 0 2318 3 25 386.000 15 11 2519 2 6 396.500 13 0 2120 5 28 617.250 16 0 2221 2 15 833.667 19 0 2422 5 7 915.222 20 14 2423 1 11 1021.000 0 17 2624 2 5 1225.875 21 22 2525 2 3 1757.844 24 18 2626 1 2 5112.264 23 25 2727 1 9 18396.630 26 0 0上表表示聚类过程，从中可知，聚类共进行27步；第一步首先合并距离最近的14号和21号样品，形成类G1；因为next stage=6，所以在第6步G1和20号进行复聚类，因此，在Stage Cluster First Appears里列的Cluster 1=1，Cluster 2=0；第二步，合并22号和23号样品，形成类G2；因为next stage=12，所以在第12步，G2和第5号样品进行复聚类，且Cluster 1=0，Cluster 2=2；第一次出现类类的合并在第8步，Cluster 1=7，Cluster 2=6，表示第7步和第6步合并形成的类在第8步合并；其余的类似，不再详细叙述。