spss讲义聚类分析结果解释
SPSS课件第八章 聚类分析与判别分析
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3
（一）样品聚类
样品聚类在统计学中又称为Q型聚类。用 SPSS的术语来说就是对事件(Cases)进行 聚类，或是说对观测量进行聚类。是根据 被观测的对象的各种特征，即反映被观测 对象的特征的各变量值进行分类。
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Specified range of clusters 某一指定范围的冰状图
None 不显示冰状图
Orientation冰状图的方位编辑课件ppt
25
Method（确定聚类方法）
Between-group linkage：组间 连接
Winthin-group linkage：组内连 接法
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22
Cluster Variable:要进行变量聚类 Case:要进行观测量聚类 Display Statisyics显示统计量 Plot显示树状图或冰柱图
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23
statistics
Agglomeration schedule 凝聚顺序表；
Proximity maxtrix输出距 离矩阵
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16
（2）标准化
如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错 误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前 必须对变量值进行标准化，即消除量纲的 影响。如果参与聚类的变量纲相同，可以 使用系统默认值None，要求SPSS对数据 不要进行标准化处理。
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（3）树形图
树形图表明每一步中被合并的类及其系数 值，把各类之间的距离转换成1~25之间 的数值。
聚类的方法有多种，除了前面介绍的快速 聚类法外，最常用的是分层聚类法。根据 聚类过程不同又分为凝聚法和分解法。
《spss聚类分析》课件
聚类分析的应用场景
市场细分
聚类分析可帮助企业将客户细分为不同的市场 群体，以便更好地开展精细化营销。
社交网络分析
聚类分析可帮助我们发现社交网络中的群组， 分析人际关系和信息传播。
医学研究
聚类分析可以帮助医学研究人员识别患者群体， 并进行个性化治疗。
推荐系统
聚类分析可以帮助电商平台进行商品推荐，提 高用户体验。
结论和要点
1 聚类分析是一种将数据划分为不同组别或簇的统计方法。 2 聚类分析可以应用于市场细分、社交网络分析、医学研究等多个领域。 3 通过SPSS软件可以进行聚类分析，并解读聚类分析的结果。
聚类分析结果的解读
聚类中心
每个聚类都有一个中心点，代 表该聚类的典型特征。
聚类间的距离
通过计算聚类之间的距离，可 以衡量不同聚类之间的相似性 或差异性。
聚类成员
每个聚类都包含一些样本，这 些样本被认定为具有相似特征。
聚类分析案例分析
我们将通过一个实例来演示聚类分析的具体步骤和应用。通过该案例，您将清晰了解如何在实际问题中运用聚 类分析进行数据解读和决策支持。
《spss聚类分析》PPT课 件
欢迎来到本次《spss聚类分析》PPT课件！通过本课件，您将了解什么是聚类 分析，聚类分析的应用场景，以及如何使用SPSS进行聚类分析。我们还会讲 解聚类分析结果的解读，并通过案例分析帮助您更好地理解这个话题。
什么是聚类分析
聚类分析是一种将数据划分为不同组别或簇的统计方法。通过聚类分析，我 们可以发现数据中的内在结构和模式，并将相似的对象归为一类。
聚类分析的方法和步骤
1
选择聚类方法
2
选择适合问题的聚类方法，如层次聚类、
k-means聚类等。
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。
第十讲聚类分析SPSS操作1ppt课件
5.Centroid clustering 重心法
(欧式距离)
6.Median clustering
中间距离法 (欧式距离)
7.Ward Method
精选离课件差ppt 平方法 (欧式距8 离)
列表框
箭头键 按钮
从左边列表框中选择变量名 并用箭头键按钮转移到变量列 表框中作为聚类分析的变量
变量 列表框
所有个案 分为两类
所有个案 分为三类
所有个案 分为四类
生成新 变量保 存聚为 n类时 各案例 对应的
类
不保存新变量
生成新变量保存聚为n-m 类时各案例对应的类
解释 证实
给出类的特征准确的描述（名称） 计算各个类在各聚类变量上的均值 均值的比较分析
使用聚类变量以外的其他变量
保证聚类结果的可信性 同一总体的不同样本的聚类分析的比较 同一样本的不同分组的聚类分析比较 同一数据的不同方法的聚类分析比较
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29
用数据除以标准离差
综述表 聚结表 冰柱图 树状图
有效个案
缺失个案
某步合并 的个案
距离或者 相似系数
参与合并的个案 项中，若有新类， 该类在哪一步第 一次生成
对应新类将在 第几步与其他 个案合并
个案或者新类在 第n步合并，则第 (m-n+1)以上合并 项对应列之间用 “X”填充
清楚地显示了聚 类的全过程
精选课件ppt
5
聚类分析步骤
选择变量 距离与相似 聚类过程 解释与证实
选择变量原则
✓符 合 分 析 的 目 的 ✓反 映 对 象 的 特 征 ✓ 不同对象的变量有显著差异 ✓变 量 之 间 不 能 高 度 相 关
《SPSS数据分析与应用》第6章 聚类分析
• 当纵坐标为13时，15个样本被12个白色 间隙分隔为13类。
系统聚类的结果解读
冰柱图聚类进程（最后一步）
依次类推，直到将15个样本全部 聚为一类，在15个样本之间没有 白色间隙，表示系统聚类结束。
• 测度观测点之间“亲疏”程度的方法与K-means聚类相同。 • 观测点与小类、小类与小类之间“亲疏”程度的测度，常用的方法有以下几种：
（1）重心法 （2）最近邻元素法 （3）组间平均联接法 （4）组间平均联接法 （5）离差平方和法
系统聚类的基本操作
第一步：用SPSS打开数据文件“移动通信客户_样本15.sav”。 第二步：在菜单栏中选择【分析(A)】→【描述统计(E)】→【描述(D)】，在弹出的 “描述”对话框的左下 角勾选【将标准化值另存为变量(Z)】，将已有的 6 个连续性变量都选到【变量(V)】列表框中，单击【确定】 按钮。
第四步：在“K均值聚类分析”对话框中单击右上角的【迭代(I)】按钮，在弹出的“K-均值聚类分析:迭代” 对话框中将【最大迭代次数(M)】修改为“50”，【收敛准则(C)】暂时不做修改。单击【继续(C)】按钮， 回到“K 均值聚类分析” 对话框。
K-Means聚类的基本操作
第五步：在“K均值聚类分析”对话框中单击右上角的【保存 (S)】按钮，在弹出的“K-均值聚类:保存新 变量”对话框中勾选【聚类成员(C)】和【与聚类中心的距离(D)】。单击【继续(C)】按钮，回到“K均 值聚类分析”对话框。
第一，如何测度样本的“亲疏程度”； 第二，如何进行聚类
K-means聚类对“亲疏程度”的测度
第九章SPSS的聚类分析
K-means快速聚类
(一)出发点
希望：
–克服分层聚类在大样本时产生的困难，提高聚类效 率
做法：
–通过用户事先指定聚类数目的方式提高效率 –因此，分层聚类可以对不同的聚类数而产生一系列
的聚类解，而快速聚类只能产生单一的聚类解
K-means快速聚类
(二)思路
1.指定最后要聚成K类 2.用户指定k个样本作为初始类中心或系统自动确定k个样本作为
k
EUCLID(x, y) (xi yi )2
i1
聚类分析概述
品质型个体间的距离
姓名 张三 李四 王五
授课方式 上机时间 选某门课程
1
1
1
1
1
0
0
0
1
聚类分析概述
品质型个体间的距离
– 简单匹配(simple matching)系数:适用二值变量。
个体j
个体i 1 0
10 ab cd
始到第n2类结束，间隔n3类的聚类分析过程在冰柱 图中体现 orientation:冰柱图的方向 –vertical:纵向; –horizontal:横向
分层聚类
进一步的工作
3. 结果保存（save选项） single solution:生成一新变量存储在聚成n类时各样
本属于哪一类(cluN_M: N为聚类数,M为第几次做的) range of solutions:生成若干个变量分别存放聚成
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
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
聚类分析结果解读_SPSS数据处理与分析_[共7页]
![聚类分析结果解读_SPSS数据处理与分析_[共7页]](https://img.taocdn.com/s3/m/b31106190508763230121278.png)
第十一章数据的聚类分析化处理。
五、聚类分析的应用聚类分析在企业经营管理中的应用主要表现在以下几方面。
（1）细分市场。
可以根据顾客购买产品时追求的利益对顾客进行细分，使每个类别的顾客都是由追求利益相似的人组成，从而了解各个细分市场的特点，实施目标市场营销。
（2）研究顾客行为。
通过聚类分析确定同质的顾客群体，分别研究不同顾客群体的购买行为差异，并有针对性地实施不同的营销策略。
（3）研究市场竞争。
通过对产品和品牌的聚类，可以识别市场中相互竞争的产品和品牌。
往往同类型品牌之间比不同类型品牌之间的竞争更加激烈，企业通过自身产品与竞争产品的分析比较，以便有效地捕捉市场机会。
（4）选择试销市场。
通过将城市分为同质的组，选择可比的城市对不同营销策略进行市场测试的反应。
（5）压缩数据。
聚类分析是一种通用的数据压缩技术，可用来生成比单个观测值更容易识别的数据类别。
例如，为了描述顾客对产品使用方面的差异，可以先用聚类分析将顾客进行分组，然后用判别分析研究不同组别之间的差异。
调研实例11-1产品的类同感[4]449不同国家的消费者对不同品类中的品牌是如何认知的？出人意料的是，产品认知的类同率相当高。
产品类同指的是消费者觉得同一品类中的不同品牌彼此相似。
BBDO的最新研究显示，在28个国家调查的消费者中有2/3的人认为13个产品类别中的品牌是美国的。
调查的产品类别涵盖从航空公司到信用卡，再到咖啡。
所有国家全部品类总感知类同率为63%；日本最高，达99%；哥伦比亚最低，仅28%。
从品类来看，信用卡的感知类同率最高，为76%；香烟最低，为52%。
BBDO根据感知类同率对国家进行了聚类，得到了类同感水平和模式相似的群组。
最高的类同感数字来自法国和亚洲（83%），后者包括澳大利亚、日本、马来西亚和韩国。
法国属于这一组并不奇怪，因为法国的多数产品采用感觉导向的视觉性广告。
另一群是受美国影响的市场（65%），包括奥地利、比利时、丹麦、意大利、荷兰、南非、西班牙、英国和德国。
SPSS聚类以及各种聚类分析详解PPT课件
7
0.24
0.41
0.20
0.30
0.16
0.24
1
按矩阵中的数值对7个样品（按四个原则）进行聚类
.
28
1 23 4567
1 2
1 0.51
1
3 0.94 0.83 1
Q = 4 0.81 0.91 0.86 1
5 0.97 0.01 0.54 0.74 1
6 0.20 0.67 0.92 0.15 0.52 1 7 0.24 0.41 0.20 0.30 0.16 0.24 1
一种探索性的聚类方法，是随着人工智能的发展起来的智能聚 类方法中的一种。用于解决海量数据或具有复杂类别结构的聚类分 析问题。
两步聚类法特点：
1、同时处理离散变量和连续变量的能力 2、自动选择聚类数 3、通过预先选取样本中的部分数据构建聚类模型 4、可以处理超大样本量的数据
15
系统聚类法
Hierarchical Cluster
系统聚类法优点： 既可以对观测量（样品）也可对变量进行
聚类，既可以连续变量也可以是分类变量，提 供的距离计算方法和结果显示方法也很丰富。
.
16
应用实例
某电冰箱厂开发某一新产品，在投放市场前希望对以往经销 的国内6个地区征集对新产品的评价，若对新产品的评价指 标有三项：式样、性能、颜色，评价的调整表采用10分制， 调查结果的数据如下表
顺序
连结样品
相似系数
1
X1
2 X1 X5
3
X2
X5 行
0.97
X3
0.94
X4
0.91
4 X2 X4
X6
0.67
5 X1 X5 X3 X2 X4 X6
spss统计分析及应用教程-第7章-聚类分析与判断分析解析
②闵可夫斯基距离
1
闵
可
夫
斯
基
距
离
：
d
ij
q
p
q q X ik X jk
k 1
按 q的 取 值 不 同 又 可 分 成 ：
p
绝 对 距 离 ( q 1)d ij 1 X ik X jk k 1
1
欧
几
里
得
距
离
（
q＝
2）
d
ij
2
p
2 2 X ik X jk
k 1
切 比 雪 夫 距 离 （ q＝ ） d ij
为了对样品进行分类，首先要引进表示样品之间的相似或关联 程度的度量，称为聚类统计量。常用的聚类统计量有三种：匹 配系数、距离、相似系数
1
匹配系数
当分类指标x1，x2 ，…，xp为类别标度变量时，通常可采用匹配系 数作为聚类统计量。
匹配系数：第i个样品与第j个样品的匹配系数为： sij＝Z1+Z2+… +Zp
第五列“下一阶”，表示此阶合并后的类在下一次聚类出现在哪一阶。如本 例中第一行为15，表示个案9和个案19合并后的类将出现在第15阶。
在本案例中，聚类表显示，第一步先将所有30个个案中聚类最近的个案9与 个案19合并为一类，因为二者之间的距离测度系数仅为0.001，为最小。此 阶中合并的两个群集在“首次出现阶群集”的取值都为0，因此第一阶是两 个个案的合并。“下一阶”取值为15，表示合并后的类在低15阶中将再次参 与合并。
“绝对值”，绝对值转换法， 将测度值的负号移去。一般当 只对相关数量感兴趣的时候才 使用此法。
•“更改符合”，变号转换 法，进行相似测度和不相 似测度之间的相互转换。 选择此项，通过改变符号 来颠倒距离测度的顺序。
spss聚类分析
spss聚类分析标题：SPSS聚类分析及应用引言：聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以帮助我们对大量的数据进行分类和整理，为进一步的研究提供有力的分析基础。
SPSS软件作为一种专业的统计分析工具，被广泛应用于聚类分析领域。
本文旨在介绍聚类分析的基本概念与原理，并以SPSS软件为例，展示如何进行聚类分析及其应用。
一、聚类分析的基本概念与原理1.1 聚类分析的概念聚类分析是一种将相似对象集合归入同一类别的数据分析方法，该方法可以形成几个并列的类别，每个类别内的对象间相互之间更加相似，而不同类别之间的对象更加不相似。
1.2 聚类分析的原理聚类分析的主要原理是通过测量和比较对象间的相似性或差异性来进行分类。
常用的相似性度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和相关系数等。
聚类分析基于这种相似性度量，通过计算各个对象之间的距离，将相似的对象聚集在一起形成类别。
二、SPSS中的聚类分析2.1 数据准备在进行聚类分析前，首先需要准备好要分析的数据。
SPSS软件支持多种数据格式的导入，例如Excel、CSV等。
确保数据的准确性和完整性，以保证分析结果的准确性。
2.2 聚类分析操作步骤（1）打开SPSS软件并导入数据。
选择“文件”菜单下的“导入”选项，选择需要导入的数据文件。
（2）选择“分析”菜单下的“分类”选项，点击“K-Means聚类”或“层次聚类”选项。
（3）在弹出的对话框中设置变量，选择需要进行聚类分析的变量和相似性度量方法。
（4）点击“确定”按钮执行聚类分析。
2.3 聚类分析结果解释聚类分析结果的解释依赖于具体的分析方法和数据特征。
一般来说，可以通过聚类过程中形成的“树状图”或“聚类标签”等来解释聚类结果。
同时，也可以通过计算不同类别内变量的均值和方差等统计指标，分析不同类别之间的差异性。
三、聚类分析的应用聚类分析在众多领域中都有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：3.1 市场细分通过聚类分析，可以将客户分为不同的群体，进而进行有效的市场细分。
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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1. K-Means Cluster： 观测量快速聚类分 析过程
2. Hierarchical Cluster：分层聚类（进行 观测量聚类和变量聚类的过程
3. Discriminant：进行判别分析的过程
14.2 快速样本聚类过程(Quick Cluster)
使用 k 均值分类法对观测量进行聚类 可使用系统的默认选项或自己设置选项，如分为几类、 指定初始类中心、是否将聚类结果或中间数据数据存 入数据文件等。 快速聚类实例(P342，data14-01a):使用系统的默认 值进行：对运动员的分类（分为4类） AnalyzeClassifyK-Means Cluster
定距变量、分类变量、二值变量 标准化方法p353：Z Scores、Range -1 to 1、 Range 0 to 1等
14.3.4 用分层聚类法进行观测量聚类实例P358
对20种啤酒进行分类(data14-02)，变量包括：Beername(啤酒名
称)、calorie(热量)、sodium(钠含量)、alcohol(酒精含量)、 cost(价格)
Analyze→Classify →Hierarchical Cluster:
Variables: calorie,sodium,alcohol, cost 成分和价格 Label Case By: Beername Cluster：Case, Q聚类 Display: 选中Statistics，单击Statistics
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） AnalyzeClassifyK-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）
Agglomeration Schedule 凝聚状态表 Proximity matrix：距离矩阵 Cluster membership：Single solution：4 显示分为4类时，各观测
量所属的类
Method: Cluster (Furthest Neighbor), Measure-Interval (Squared Euclidean distance), Transform Value (Range 01/By variable (值-最小值)/极差)
变量聚类：找出彼此独立且有代表性的自变量，而 又不丢失大部分信息。在生产活动中不乏有变量聚 类的实例，如：衣服号码（身长、胸围、裤长、腰 围）、鞋的号码。变量聚类使批量生产成为可能。
14.1.2 判别分析
判别分析是根据表明事物特点的变量值和它们 所属的类，求出判别函数。根据判别函数对未 知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。
14.2 快速样本聚类过程(Quick Cluster) 中的选项
使用快速聚类的选择项：
类中心数据的输入与输出：Centers选项 输出数据选择项：Save选项 聚类方法选择项：Method选项 聚类何时停止选择项：Iterate选项 输出统计量选择项：Option选项
14.2 指定初始类中心的聚类方法例题P343
Plots: (Dendrogram) Icicle(Specified range of cluster, Start-1,Stop-4, by-1), Orientation (Vertical纵向作图)
Variables: x1,x2,x3 Label Case By: no Number of Cluster: 4 比较有用的结果：聚类结果形成的最后四类中心点(Final
Cluster Centers) 和每类的观测量数目（Number of Cases in each Cluster） 但不知每个运动员究竟属于哪一类？这就要用到Save选项
在自然科学和社会科学的各个领域经常遇到需 要对某个个体属于哪一类进行判断。如动物学 家对动物如何分类的研究和某个动物属于哪一 类、目、纲的判断。
不同：判别分析和聚类分析不同的在于判别分 析要求已知一系列反映事物特征的数值变量的 值，并且已知各个体的分类（训练样本）。
14.1.3 聚类分析与判别分析的SPSS过程
spss聚类分析结果解释
14.1.1 聚类分析
根据事物本身的特性研究个体分类的方法，原 则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类 中的个体差异很大。
根据分类对象的不同，分为样品（观测量）聚 类和变量聚类两种：
样品聚类：对观测量(Case)进行聚类（不同的目的 选用不同的指标作为分类的依据，如选拔运动员与 分课外活动小组）
14.3 分层聚类(Hierarchical Cluster)
分层聚类方法：
分解法:先视为一大类，再分成几类 凝聚法:先视每个为一类,再合并为几大类
可用于观测量(样本)聚类(Q型)和变量聚类(R型) 一般分为两步（自动,可从Paste的语句知道,P359）： Proximities：先对数据进行的预处理(标准化和计算距离等) Cluster：然后进行聚类分析 两种统计图：树形图(Dendrogram)和冰柱图(Icicle) 各类型数据的标准化、距离和相似性计算P348-354