系统工程(基于spss的主成分分析和聚类分析)
【SPSS数据分析】SPSS聚类分析的软件操作与结果解读
【SPSS数据分析】SPSS聚类分析的软件操作与结果解读
在对数据进行统计分析时，我们会遇到将一些数据进行分类处理的情况，但是又没有明确分类标准，这时候就需要用到SPSS聚类分析。
SPSS聚类分析分为两种：一种为R型聚类，是针对变量进行的聚类分析；另一种为Q型聚类，是针对样本的聚类分析。
下面我们就通过实际案例先来给大家讲解Q型聚类分析。
我们搜集了31个样本的5种指标的数据，我们想根据5种指标的数据来将31个样本进行聚类分类。
（图1）
图1
操作步骤：
①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”（图2）
图2
③将“样本”选入个案标注依据，将γ1-5选入变量，并勾选下方“个案”标签（图3）
图3
④点击右侧“统计”按钮，将解的范围设置为2-4，意思为分聚为2,3,4类，这里可根据自己分类需求设置（图4）
图4
⑤点击右侧“图”，勾选“谱系图”（图5），点击右侧“方法”，将聚类方法设置为“组间联接”，将区间设置为“平方欧氏距离”（图6）
图5
图6
⑥点击“保存”，将解的范围设置为2-4（图7）
图7
⑦分析结果
图8
由上图（图8）可以看出，第一列为31个样本聚为4类的结果，第二列为31个样本聚为3类的结果，第三列为31个样本聚为2类的结果。
至于冰柱图和谱系图都是用图形化来进一步表达这个些结果，这里就不再赘述，想学习的朋友可以关注我们公众号进行深入学习。
以上就是今天所讲解的SPSS聚类分析的软件操作与分析结果详解，回顾一下重点，Q型聚类是根据变量数据针对样本进行的聚类。
然而还有R型聚类我们将在下一期中进行详细的讲解和分析。
敬请大家的关注！。
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。
系统工程 主成分分析及聚类分析
泛珠三角区域物流发展水平综合评价研究资料来源：吴晓燕. 泛珠三角区域物流发展水平综合评价研究泛珠三角区域是我国最主要的经济发达地区之一，也是现代物流最为强劲的“增长极”，具有优越的地理、交通与经济区位优势。
但是区域内有发达省份，也有不发达省份，有沿海的省份，也有内陆省份，有东部省份，也有西部省份，彼此之间存在不同的优势和劣势。
因此对泛珠三角区域物流发展水平进行评估与分析，有利于明确广东、福建、江西、广西、海南、湖南、四川、云南、贵州九省(区)的区域物流发展现状及差异，找出区域间的优势互补项目，为区域内物流资源有效利用和合理共享、促进区域物流一体化发展提供方向和依据。
评价区域物流综合发展水平是一项很复杂的工作。
选择并构建区域物流发展水平综合评价指标体系是评价的关键。
因此选择指标构建评价指标体系，必须以综合评价目的为依据，对所要考察的事物进行认真分析，寻找出影响评价对象的因素，从中选出若干主要因素，构建成综合评价指标体系。
在多指标综合评价中，如果指标选择不当，再好的综合评价方法也会出现差错，甚至完全失败。
区域物流发展水平评价指标体系实际上就是利用具体的指标将区域物流所包括的功能、区域物流的内涵、特征具体化、层次化的统计描述和综合评价。
为了合理评估区域物流发展综合水平，我们主要选取6个一级评价指标，20个次级评价指标对其进行评估，具体结构如下表：表1 区域物流发展水平评价指标体系1、社会经济发展类经济发展是区域物流发展的基础保障，一个地区雄厚的经济基础有利于该物流的加速发展。
一般来说，区域物流发展水平与区域的经济发展水平成正比。
因此，我们考虑GDP和人均GDP两个次级指标，他们综合反映了物流发展的社会经济基础。
2、生产、消费流通类从物流需求源考虑，农业、制造业等产业中的物流需求主要是生产资料的位移、储存和流通加工等，这类产业的物流需求与各行业的产量产值存在正比关系，物流需求是商品需求的派生物，与消费品销售，生产资料市场直接相关，商品市场的规模直接决定物流需求的大小，因此物流需求也与社会消费品零售总额与进出口总额密切相关。
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
利用SPSS对数据做系统聚类分析
利⽤SPSS对数据做系统聚类分析现⽤如下数据做系统聚类分析：将数据导⼊spss中，如图：步骤如下：①【分析】----【分类】----【系统聚类】⼩技巧：添加变量的时候，可以单击【医疗机构床位数(张)】，然后按住shift键不松，⿏标单击【医院(个)】就可以选择多个变量⼀起添加③点击【统计】勾选【解的范围】，可以根据⾃⼰的需要选择最⼩聚类数和最⼤聚类数（这⾥我设置为2和5），然后点击【继续】④点击【图】，（这⾥我选择的是做系谱图），然后点击【继续】⑤点击【⽅法】，选择⽡尔德（word）⽅法，然后点击【继续】⑥点击【保存】，取消勾选默认项，勾选解的范围，填⼊刚才设置的最⼩、最⼤聚类数，然后点击【继续】【确定】得到结果如下：系谱图为：观察得出的结果图就可以知道当分n类时，把哪些地区是分到⼀类的如果需要进⼀步分析聚类中的均值等特点，可以将数据分组后分析⽐如，以聚3类分析：各类均值的特点步骤：①【数据】-----【拆分⽂件】②勾选【⽐较组】，将Ward Method [CLU3_1]填⼊分组依据，然后确定③然后点击【分析】----【描述性统计】----【描述】④填⼊变量⑤点击【选项】，勾选⾃⼰想要得到的结果（这⾥只勾选均值），然后点击【继续】【确定】可得到结果如图，便可以⽐较各类均值⼤⼩了北京8144016627618283902164541天津436007863123241633183218河北173024279663183192137781965874⼭西11210517899413314764421585916内蒙古6975312057511314051011346474辽宁179415273374111131121981065956吉林9049216143872715461796590⿊龙江1231761919451431965510935901上海932141380022422187949260江苏208902334508107153983314071061浙江1481222550578710073222188606安徽13332120449811613053131886699福建8453612490988937695937370江西8806114268211212472401543489⼭东2584253958971501781125417741168河南223810374924166182991520911201湖北1421522652989511471161195575湖南159377248018137151109712430812⼴东2203154089721221311255114271008⼴西9676516272510210475391280460海南199273819926281633312190重庆6825096742414348841088361四川2003442857852022071629450121178贵州66152956547910537151460394云南10989514562114815072041410649西藏749610746558143266697陕西11094316819011612481111748851⽢肃65988994319910696491351381青海15470235092256790399136宁夏182602785221261022238131新疆83303121400922115856861699。
聚类分析对应分析因子分析主成分分析spss操作入门课件
因子分析
主要步骤
前提条件
因子提取
因子命名 可解释性
计算 因子得分
观测变量间有较 强的相关性； 若变量之间无相 关性或相关性较 小的，则不会有 公共因子；
根据因子方差的大 小：只取方差大于1( 或特征值大于1)的那 些因子； 按照因子方差累积 贡献率大于80％的原 则；
坐标变换使每个 原始变量在尽可能 少的因子之间有密 切的关系； 这样因子的实际 意义更容易解释；
聚类分析
聚类主要步骤
选择变量
• 和聚类分析的目的密切相关 ；
• 反映要分类变量的特征； • 不同研究对象上的值有明显
的差异； • 变量之间不能高度相关；
结果的 解释和证实
• 结果的解释是希望对各个类 的特征进行准确的描述；
• 给每类起一个合适的名称； • 通常的做法是计算各类在各
聚类变量上的均值，对均值 进行比较；
中心点偏移情况
最终类成员情况
因子分析
基本介绍： 一种数据简化的技术； 将原有变量中的信息重叠部分提取并综合成因子，实现减少变量个数的目 的； 提取出来的因子能够反映原来众多变量的主要信息； 原始的变量是可观测的显在变量，而提取因子是不可观测的潜在变量；
基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量； 将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数 几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子 ； 因子分析特点：
聚类分析、
对应分析、
因子分析、
主成分分析 spss操作入
门
聚类分析
基本思想：根据所研究的样本或变量在观测数据上表现的不 同亲疏程度，采用不同的聚类方法将亲疏程度较大的样本/ 变量聚合为一类，把另外一些亲疏程度较大的样本/变量聚 合为一类，直到把所有的样本/变量都聚合完毕，形成一个 由小到大的分类系统 。
《系统工程》主成分分析实验报告
《系统工程》主成分分析实验报告
在表二中，我们已经确定了主成分个数为两个，再从表四（旋转元件矩阵）中找到与F1相关性较大的指标有：铅球、跳远、铁饼、撑杆跳、标枪、110米栏，但110米栏是负相关性较强的指标，所以我们可以将F1命名为田赛指标。
与F2相关性较强的指标有：100米、400米、1500米、跳高，但跳高是负相关性较强，所以我们可以将F2命名为径赛指标。
F1、F2的表达式如下：
F1=0.02X1+0.236X2+0.274X3+0.018X4+0.177X5-0.107X6+0.207X7+0.220X8+0.256X9+0.193X10
F2=0.225X1+0.079X2+0.124X3-0.193X4+0.384X5+0.101X6+0.041X7+0.071X8+0.162X9+0.388X10
式中，X(1-10)分别对应100米、跳远、铅球、跳高、400米、110米栏、铁饼、撑杆跳、标枪和1500米。
以特征值为权，对两个主成分进行加权综合，得出每个人的综合得分，并可据此排序。
综合得分的计算公式为：
21506
.1456.6506.1506.1456.6456.6F F F
实验结果报告与实验总结：
F1为田赛指标，适合田赛运动员的得分计算。
F2为径赛指标，适合竞赛运动员的得分计算。
F 为田径赛的综合得分，综合得分越高，该人的综合成绩越好；综合得分越低，该人的综合成绩就较差。
教师评语与成绩：
注：图表数据可另附（注明在附件中即可），附件与实验报告一并递交。
基于SPSS分析系统的聚类分析
6：单击确定运行。
三：两步聚类：
1：打开数据“鸢尾花分析——两步聚类”，查看文件的变量设置。
2：点击“分析”——“分类”——“两步聚类”，打开两步聚类分析设置界面。
3：同时选中“花萼长”至“花瓣宽”4个变量，将其选入连续变量框中，聚类数量栏选中“选中固定值”，数量改为“3”。
4：单击统计量按钮，单击方案范围，最小聚类数设为2，最大聚类数设为4，单击继续返回。单击绘制按钮，选中“树状图”，单击继续返回。
5：单击保存按钮，单击方案范围，最小聚类数设为2，最大聚类数设为4，单击继续返回。
6：单击确定运行。
二：快速聚类
1：打开数据“鸢尾花分析——快速聚类”，查看文件的变量设置。
4：单击输出按钮，选中“图表和表格”和“创建聚类成员变量”，单击继续返回。选项按钮设置保留默认设置。
6：单击确定运行。
实验结果
1、系统聚类
表中说明了群集之间的聚类方式和聚类系数，及下次聚类的步骤阶。
表中可以看出分成2、3、4个聚类时各个案例所在的群集。
图中形象的各个案例聚集的步骤
表中可以看出分成3类时，各个统计量的参数
.473
4
.000
.497
.328
5
.000
.000
.000
a.由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。任何中心的最大绝对坐标更改为.000。当前迭代为5。初始中心间的最小距离为38.236。
最终聚类中心
聚类
1
2
3
花萼长
50.06
68.50
59.02
花萼宽
34.28
30.74
27.48
SPSS 与社会统计学主成分分析和聚类分析课程
SPSS 与社会统计学主成分分析和聚类分析课程作业一[1]周鹏,张红,谢娜,郑健力. 基于主成分分析和德尔菲法的房地产投资环境综合评价体系[J]. 中国土地科学,2010,12:58-63.运用方法：主成分分析法和德尔菲法方法应用过程：（1）首先初步构建了一个指标体系，计算主成分的特征值与贡献率。
对原始数据进行标准化处理并进行因子分析，选择特征值大于1 且累计贡献大于90%的前5个公因子作为评价指标的主成分；（2）计算主成分荷载。
进行评价指标主成分分析，得到主成分荷载矩阵；（3）计算指标与主成分的系数。
计算各房地产投资环境指标与各主成分之间的系数关系；（4）计算各城市综合分值并排名；（5）剔除导致排序结果偏差的指标，反复计算各城市综合分值并排名；（6）重复以上步骤，最后得出一个相对合理的指标体系，再运用一次主成分法计算综合得分并排序。
达到目的：为有效降低房地产投资环境评价指标选择的主观性、提高评价体系的实用性和针对性，在沿用多指标综合评价思路的基础上，利用主成分分析法来选择合适的投资环境评价指标，消除指标的相关性，并用此评价指标体系计算各个城市的综合得分。
[2]胡兆红,陈希镇. 对广东省各城市综合实力分析评价[J]. 科学技术与工程,2009,05:1131-1135.运用方法：因子分析和聚类分析方法运用过程：（1）原始数据标准化，利用KMO and Bartle tts'试验进行方法适用性检验，进行因子分析，生成载荷矩阵，选取公共因子；（2）对因子矩阵进行旋转，进而更好解释公共因子的实际解释意义；（3）根据公共因子中各变量的系数得出各个公共因子得分函数，进而以第一、二、三主因子的贡献率为权重加权求和得到城市综合实力因子得分函数；（4）根据综合得分，用Q 型聚类分析对各城市的社会发展水平进行分类, 得到聚类龙骨图；（5）最后把城市的综合实力分为最强、较强、中等、较弱4类，并定性进行了分析。
聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门PPT文档52页
作入门
26、机遇对于有准备的头ห้องสมุดไป่ตู้有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
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
手把手教你spss聚类分析和主因子分析
手把手教你spss聚类分析和主因子分析1.主因子分析第一步：矩阵标准化出现如下对话框：第二步：对标准化过的矩阵分析聚类分析基于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法）层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解.（一）层次聚类Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster在“C1uster”组中选择聚类类型：要进行变量聚类选择指定“V anables”；要进行观测量聚类指定“Cases”。
指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“V ariable[s]：”矩形框中；将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。
如果不使用系统默认值，或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项，则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。
1．确定聚类方法在主对话框中，点击“Methed”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框，即“Hierachical Cluster Analysis：Method”。
在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法，即标准化数值的方法和对测度的转换方法。
（1）聚类方法选择“C1uster Method：”表中列出可以选择的聚类方法：Between-groups linkage组内连接Within-groups linkage组内连接Nearest neighbor最近邻法Furthest neighbor最远邻法Centroid clustering重心聚类法Median clustering中位数法Ward’s method Ward最小方差法。
系统工程(基于spss的主成分分析和聚类分析)
系统工程论文主成分分析与聚类分析姓名：学号：班级：学院：指导教师：数据为2012年全国各省城镇民平均每人全年家庭收入来源的各项数据。
数据来源位国家统计局/easyquery.htm?cn=E0103表1-1 2012年全国各省城镇民平均每人全年家庭收入来源一 主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis ，PCA ）， 是一种统计方法。
通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
其分析步骤如下：1.1.1 首先将样本数据写成矩阵的形式⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=6,312,311,310262221161211Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y （1）对样本进行标准化处理 标准化处理计算式位∑∑∑===⎪⎭⎫⎝⎛--=311311311311311311i i ij ij i ijij ij Y Y Y Y X （2）经过标准化处理后可得到标准化矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=6,312,3101,31262221161211X X X X X X X X X X （3）数据标准化是为了消除量纲的影响。
矩阵元素如表1-2所示，标准化矩阵是通过MATLAB 程序实现，源程序在文章最后。
表1-2 标准化数据1.1.2 计算6个指标的协方差矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡==6,312,311,31262221161211311r r r r r rr r r X X R T （4）矩阵（4）是一个实对称矩阵。
经计算，矩阵（4）的每一个元素如表格3所示。
表1-3 相关系数矩阵1.1.3 求相关系数的特征矩阵和特征值，表1-4 特征向量系数表1-5 特征值表1-6 特征值及主成分贡献率一般区累计贡献率为85%-95%的特征值1λ，2λ分别对应第一主成分和第二主成分1.1.4计算主成分载荷二，聚类分析法聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
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。
聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门52页PPT
15、机会是不守纪律的。——雨果
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
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门
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
基于SPSS用系统聚类做聚类分析
城镇居民消费结构的系统聚类模型
本次作业为基于IBM SPSS Statistics 24的系统聚类运算
一、第一步：导入数据，点击文件下方的图标，选中”案例2-城镇居民消费结构“，点击打开
二、数据分析
1、在界面中选择“分析“，然后依次选择”分类“-”系统聚类“，如下图所示
2、在弹出的界面中，把地区放入“个案标注依据“，其余项放入”变量“，如下图所示
3、点击弹出界面中的“统计“，然后勾选“近似值矩阵”，点击“继续”。
4、点击“图”，然后勾选“谱系图”，点击“继续”
5、点击“方法，在聚类方法中选择”瓦尔德法“，区间选择”平方欧式距离“，标准化选
择”Z得分”，点击“继续”，所有方法已经设置完毕，点击“确定”即可以得到结果。
三、分析结果
部分分析结果如下列图片所示：。
系统工程实验报告--基于SPSS的聚类分析实验.
西南交通大学交通运输与物流学院实验报告《系统工程》2014~2015学年第二学期实验名称：基于SPSS的聚类分析实验学号姓名： 20121986 罗静指导教师：蒋赛实验时间： 2014年4月25号实验一基于SPSS的聚类分析实验一、实验背景数据表示我国商业主要银行的10个综合竞争力指标，人均净利润、净利润率、资产回报率、核心资本充足率、人均费用额、资产负债率、股东权益乘数、不良贷款比率、存款市场份额和贷款市场份额。
本实验是基于SPSS利用系统聚类法对这些商业银行的综合竞争力进行评价分析。
二、实验步骤1.建立SAV格式的数据2.点击【分析】……【分类】……【系统聚类】，开始进行系统聚类分析。
3.将要分析的变量x1到x10移入变量的列表框中,将Y移入标注个案，用于标注每一个个案。
分群中点选个案，表示对样品进行聚类。
4.点击【统计量】，点选“单一方案”，结合实际分析，将银行分为3类较合适，所以在聚类数的方框中填写3，表示此次聚类把样品分为3类。
点击“继续”返回系统聚类分析对话框。
5.点击【绘制】，点选“树状图”，以形象地显示聚类的整个过程，点击“继续”返回系统聚类分析对话框。
6.点击【方法】，在转换值框中，下拉对话框，选择Z得分，表示数据标准化到Z分数，其余项保持系统默认状态，点击“继续”返回系统聚类分析对话框。
7.各选项设置完成后，点击确定进行系统聚类。
三、实验结果分析1. 聚类分析过程表在表3-1中，根据聚类系数的变化可以得到，第6步的聚类系数是8.1，第5步是6.764，它们相差1.336个单位，第7步和第6步相差3.32个单位，可见，从理论上来说，聚类过程结束于第7步是合理的，此时所有的数据被分为2类，可是当结合实际时，分类数太少，没有办法更好的反映银行之间的差异性，因此我们决定聚类数为3。
表3-12.树状图树状图3-1表示了整个聚类过程图3-13.聚类分析结果显示表表3-2表示了此次聚类分析的结果，可以看到聚类分析最终分为以下几类：第Ⅰ类：工商银行，建设银行，中国银行。
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系统工程论文主成分分析与聚类分析姓名：学号：班级：学院：指导教师：数据为2012年全国各省城镇民平均每人全年家庭收入来源的各项数据。
数据来源位国家统计局/easyquery.htm?cn=E0103表1-1 2012年全国各省城镇民平均每人全年家庭收入来源一 主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis ，PCA ）， 是一种统计方法。
通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
其分析步骤如下：1.1.1 首先将样本数据写成矩阵的形式⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=6,312,311,310262221161211Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y （1）对样本进行标准化处理 标准化处理计算式位∑∑∑===⎪⎭⎫⎝⎛--=311311311311311311i i ij ij i ijij ij Y Y Y Y X （2）经过标准化处理后可得到标准化矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=6,312,3101,31262221161211X X X X X X X X X X （3）数据标准化是为了消除量纲的影响。
矩阵元素如表1-2所示，标准化矩阵是通过MATLAB 程序实现，源程序在文章最后。
表1-2 标准化数据1.1.2 计算6个指标的协方差矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡==6,312,311,31262221161211311r r r r r rr r r X X R T （4）矩阵（4）是一个实对称矩阵。
经计算，矩阵（4）的每一个元素如表格3所示。
表1-3 相关系数矩阵1.1.3 求相关系数的特征矩阵和特征值，表1-4 特征向量系数表1-5 特征值表1-6 特征值及主成分贡献率一般区累计贡献率为85%-95%的特征值1λ，2λ分别对应第一主成分和第二主成分1.1.4计算主成分载荷二，聚类分析法聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
它是一种重要的人类行为。
2.1 系统聚类2.1.1 将前面已经标准化的数据导入spss 建立项目文件，点击分析、分类、系统聚类，将变量选入变量栏中，地区选入标注个案栏中。
图2-1 系统聚类分析2.1.2 然后点击统计量按钮，选择输出合并进程表、相似性矩阵两项，聚类范围为3到6，单击继续返回对话框。
图2-2 系统聚类分析：统计量2.1.3 点击绘图按钮，选择树状图，单击继续返回。
图2-3 系统聚类分析：图2.1.4 点击方法，因导入的数据已经标准化故无需再标准化，聚类方法为组间连接，度量标准默认为为Educlidean距离，返回主对话框。
图2-4 系统聚类分析：方法2.1.5 点击保存，方案范围为3到6，返回主对话框,点击确定即可。
图2-5 系统聚类分析：保存2.1.6 实验结果：图2-6 案例图2-7 聚类分析树状图2.1.7 实验结果分析：,（1）表2-1显示进行聚类分析的有效样品共有31个，且没有缺失值的存在。
（2）表2-2将样本分为3类、4类、5类、6类，聚类的结果如下：分为3类时：第一类是北京、天津、上海、江苏；第二类是河北省、山西省、内蒙古、辽宁省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广西、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏、新疆；第三类是浙江省、福建省、广东省。
分为4类时；第一类是北京、上海；第二类是天津市、江苏省；第三类是河北省、山西省、内蒙古、辽宁省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广西、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏、新疆；第四类是浙江省、福建省、广东省。
分为5类时：第一类是北京、上海；第二类是天津市、江苏省；第三类是河北省、山西省、内蒙古、辽宁省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广西、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏、新疆；第四类是浙江省、福建省、广东省；第五类是西藏。
分为6类时：第一类是北京、上海；第二类是天津市、江苏省；第三类是河北省、山西省、内蒙古、辽宁省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广西、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏、新疆；第四类是浙江省；第五类是福建省、广东省；第六类是西藏。
（3）表2-3显示了聚类过程，从中可以看出，聚类共进行了30步，第一步首先合并距离最近的17号样品和19号样品，形成类G1，以此类推；第一次出现类类合并的是第7步，群集1和群集2分别等于1和4，说明第1步合并的类和第4步合并的类在第7步合并；第一次出现样品和类合并的是第10步，是在第6步20号和25号G1类和21号形成复聚类；其余的类似。
（4）图2-4是聚类分析树状图。
2.1.8 分析实验结果：,城镇人均年收入反映一个地区的城镇居民收入的发展水平，根据聚类图可把我国31个省分为如下4个等级的城镇居民收入水平：表2-4 城镇居民收入水平等级2.2 K-均值聚类法2.2.1 通过SPSS软件进行K-均值聚类对数据进行分析可得一下表格表3-2迭代历史记录表3-5 最终聚类中心间的距离最终聚类中心间的距离聚类 1 2 3 41 3.976 4.575 6.2322 3.976 3.155 2.4353 4.575 3.155 4.8154 6.232 2.435 4.815表3-7 每个聚类中的案例个数每个聚类中的案例数聚类1 2.0002 4.0003 3.0004 22.000有效31.000缺失.0002.2.2 实验结果分析通过分析K-均值聚类法的实验结果可得讲31各省份分为4类时：第一类是北京市、上海市；第二类是天津市、辽宁省、江苏省、山东省；第三类是浙江省、福建省、广东省；第四类是山西省、内蒙古、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、广西、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏、新疆。
根据K-均值聚类法的实验结果可得城镇居民收入水平如下表3-8所示：表3-8 分析结论三、总结通过对比表2-4和表3-8，我们可以得出下表4-1：表4-1 分析结论对比从表中我们可以看出不同的聚类分析法得到的结果有所差别，但整体上是一致的，因此在实际分析时，应通过不同的方法分析数据，从中选择最合适的分析方法，确保得到最准确的分析结论。
附件1主成分分析的MATLAB程序clear all;Y=[ 36468.80 41103.10 27961.80 1430.20 717.60 10993.50 29626.40 32944.00 21523.80 1200.10 515.50 9704.6020543.40 21899.40 13154.50 2257.50 338.50 6149.0020411.70 22100.30 14973.60 1041.40 301.80 5783.4023150.30 24790.80 16872.60 2698.70 564.00 4655.5023222.70 25915.70 14846.10 2710.30 493.00 7866.4020208.00 21659.60 13535.30 2168.80 324.00 5631.5017759.80 19367.80 11700.50 1729.30 186.10 5752.0040188.30 44754.50 31109.30 2267.20 575.80 10802.2029677.00 32519.10 20102.10 3421.90 690.00 8305.2034550.30 37994.80 22385.10 4694.40 1465.30 9450.0021024.20 23524.60 14812.50 2155.30 549.60 6007.1028055.20 30877.90 19976.00 3337.00 1795.20 5769.7019860.40 21150.20 13348.10 1946.80 527.60 5327.7025755.20 28005.60 19856.10 2621.40 704.90 4823.2020442.60 21897.20 13666.50 2545.10 333.80 5351.8020839.60 22903.90 14191.00 2158.30 476.20 6078.3021318.80 22804.60 13237.10 3008.30 867.80 5691.4030226.70 34044.40 23632.20 3603.90 1468.70 5339.6021242.80 23209.40 14693.50 2131.80 883.70 5500.4020917.70 22809.90 14672.30 2397.40 717.60 5022.5022968.10 24811.00 15415.40 2183.50 538.40 6673.6020307.00 22328.30 14249.30 2017.80 633.80 5427.3018700.50 20042.90 12309.20 1982.50 355.70 5395.6021074.50 23000.40 14408.30 2425.00 1000.00 5167.1018028.30 20224.20 17672.10 570.90 417.90 1563.3020733.90 22606.00 15547.30 882.00 269.60 5907.1017156.90 18498.50 12514.90 1125.70 259.60 4598.2017566.30 19746.60 12614.40 1191.40 93.00 5847.8019831.40 21902.20 13965.60 2522.80 160.90 5252.9017920.70 20194.60 14432.10 1633.20 145.50 3983.70];[m,n]=size(Y);for j=1:nX(:,j)=(Y(:,j)-mean(Y(:,j)))./(sqrt(sum((Y(:,j)-mean(Y(:,j))).^2)/(m-1)));endR=X'*X/(m-1);[eigenvectors,eigenvalues]=eig(R);。