基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用
spss聚类分析案例
spss聚类分析案例SPSS聚类分析案例。
在统计学中，聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的个体或变量进行分组，使得同一组内的个体或变量之间的相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类分析在市场分析、社会学调查、医学研究等领域有着广泛的应用。
而SPSS作为一款专业的统计分析软件，提供了丰富的聚类分析功能，能够帮助研究者对数据进行深入的分析和挖掘。
在本案例中，我们将以一个实际的数据集为例，介绍SPSS中如何进行聚类分析，并对分析结果进行解读和讨论。
首先，我们需要加载数据集，然后选择合适的变量进行聚类分析。
在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性，避免出现多重共线性的情况。
在本案例中，我们选择了A、B、C三个变量进行聚类分析。
接下来，我们需要进行聚类分析的设置。
在SPSS软件中，可以选择不同的聚类算法和距离度量方法，以及设置聚类的个数。
在本案例中，我们选择了K均值聚类算法，并设置聚类的个数为3。
同时，我们还可以对聚类结果进行验证和评价，以确保聚类结果的准确性和稳定性。
在进行聚类分析后，我们需要对聚类结果进行解读和讨论。
首先，我们可以通过聚类中心和聚类图表来直观地展示不同组之间的差异和相似度。
然后，我们可以对每一组的特征进行分析，找出不同组之间的显著性差异和共性特征。
最后，我们可以将聚类结果与实际情况进行比较，验证聚类结果的有效性和可解释性。
通过本案例的介绍，相信读者对SPSS中的聚类分析方法有了更深入的了解。
在实际应用中，聚类分析可以帮助研究者发现数据中潜在的规律和结构，为决策提供科学依据。
同时，SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，为用户提供了丰富的数据分析工具和可视化功能，能够满足不同领域的研究需求。
总之，聚类分析是一种重要的数据分析方法，能够帮助研究者理解数据的内在结构和规律。
而SPSS作为一款专业的统计分析软件，为用户提供了便捷的聚类分析工具，能够帮助用户快速准确地进行数据分析和挖掘。
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。
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。
《2024年基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》范文
《基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》篇一一、引言随着科技的不断进步与信息化的发展，数据处理技术日益受到关注。
其中，聚类分析作为数据处理的一种重要手段，已被广泛应用于各个行业统计数据的分析和研究中。
SPSS软件以其强大的数据处理和统计分析功能，在聚类分析中发挥着重要作用。
本文将探讨基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用，以期为相关研究提供参考。
二、聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为若干个簇或类，使得同一簇内的数据具有相似性，而不同簇之间的数据差异较大。
聚类分析广泛应用于市场细分、客户分类、图像识别等领域。
在行业统计数据中，聚类分析可以帮助我们了解不同行业的特点、发展趋势以及行业间的关系。
三、SPSS软件在聚类分析中的应用SPSS软件是一款功能强大的统计分析软件，具有操作简便、结果直观等优点。
在聚类分析中，SPSS软件可以有效地处理大量数据，帮助我们快速找出数据之间的潜在关系和规律。
具体而言，SPSS软件在聚类分析中的应用包括以下几个方面：1. 数据准备与预处理：SPSS软件支持多种数据格式的导入与导出，方便我们收集和整理行业统计数据。
此外，SPSS还提供了丰富的数据预处理功能，如缺失值处理、数据标准化等，为后续的聚类分析打下基础。
2. 聚类方法选择：SPSS软件提供了多种聚类方法，如K-means聚类、层次聚类等。
我们可以根据数据的特点和需求选择合适的聚类方法。
3. 聚类结果分析：SPSS软件可以生成直观的聚类结果图和统计量，帮助我们快速理解聚类结果。
此外，我们还可以通过SPSS 软件进行进一步的数据分析和挖掘，以深入了解各行业的特点和发展趋势。
四、基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用案例以某地区制造业为例，我们利用SPSS软件进行聚类分析。
首先，我们收集了该地区制造业的相关统计数据，包括企业规模、产品类型、市场份额等。
然后，我们使用SPSS软件进行数据预处理和聚类分析。
《2024年基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》范文
《基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》篇一一、引言在现今复杂多变的市场环境下，企业的决策制定过程通常依赖于大量数据的分析与解释。
统计工具在此扮演着举足轻重的角色。
特别是聚类分析，它能够将相似属性的对象归类，使数据可视化，为企业决策提供科学的参考依据。
SPSS（统计产品与服务解决方案）作为一种常用的数据分析软件，被广泛应用于各类聚类分析中。
本文将深入探讨基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用。
二、SPSS与聚类分析简介SPSS是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于社会、经济、医学、心理等各个领域。
聚类分析是SPSS中一种重要的数据分析方法，它通过计算数据点之间的相似性或距离，将数据点划分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点具有较高的相似性，而不同组的数据点差异较大。
三、聚类分析在行业统计数据中的应用1. 数据准备与处理首先，我们需要收集相关的行业统计数据，如企业的规模、财务状况、市场份额等。
然后，对数据进行清洗和预处理，包括去除无效数据、填补缺失值、标准化处理等。
这是进行聚类分析的前提和基础。
2. 选择聚类方法根据数据的性质和问题的需要，选择合适的聚类方法。
SPSS 提供了多种聚类方法，如K-均值聚类、层次聚类、模糊C-均值聚类等。
每种方法有其特定的应用场景和优势。
3. 实施聚类分析利用SPSS进行聚类分析，设定相关参数，如聚类的数量、初始质心等。
然后进行迭代计算，得到每个数据点的归属和聚类结果。
4. 结果解读与可视化SPSS可以生成多种统计图表，如树状图、散点图、热力图等，帮助我们直观地理解聚类结果。
同时，我们还可以通过计算各类别的统计量（如均值、方差等），进一步解读各类别之间的差异和特点。
四、案例分析以某手机行业为例，我们收集了多家手机企业的销售数据，包括销售额、市场份额、产品类型等。
然后利用SPSS进行聚类分析。
通过K-均值聚类方法，我们将企业划分为不同的类别。
通过对比各类别的销售数据，我们发现不同类别的企业在产品定位、市场策略等方面存在显著的差异。
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用随着信息技术的快速发展，大量的行业统计数据产生并积累，如何从这些海量数据中提取有用的信息并进行合理的分析成为一个重要课题。
在此背景下，基于SPSS的聚类分析成为一种常用的数据挖掘方法。
本文将介绍聚类分析的原理和方法以及其在行业统计数据中的实际应用。
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将样本数据划分为不同的类别，即将相似的样本归为一类，并且尽量保证不同类别之间的差异较大。
聚类分析基于相似性度量，可以处理多维数据，并且不需要对数据做任何假设。
首先，我们需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换等。
数据清洗是为了去除脏数据和异常值，使数据更加可靠。
数据转换可以通过将原始数据进行标准化或者归一化来消除量纲的影响，使不同变量具有相同的尺度。
接下来，我们需要选择适当的距离度量和聚类算法进行聚类分析。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
常用的聚类算法有K-means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
在实际应用中，我们需要根据问题的特点进行选择。
然后，我们利用SPSS对数据进行聚类分析。
打开SPSS软件，导入经过预处理的数据集。
选择“聚类”进行分析。
在分析设置中，我们需要选择合适的聚类方法和距离度量，设定聚类的类别数目。
然后进行聚类分析。
SPSS将对数据进行迭代，直到达到停止条件为止，最终生成聚类结果。
之后，我们可以对聚类结果进行分析和解释。
首先，我们可以通过聚类图形直观地展示聚类结果。
其次，我们可以对每个聚类进行特征分析，找出每个聚类的特点和共性。
最后，我们可以通过对比不同聚类之间的差异，了解数据中的规律和结构。
聚类分析在行业统计数据中有着广泛的应用。
例如，在市场调研中，可以通过对消费者行为数据的聚类分析，得到不同消费群体的特点和喜好，为企业的市场营销策略提供依据。
在金融领域，可以通过对客户数据的聚类分析，识别出不同风险等级的客户，并制定相应的风险管理措施。
城市规划社会调查方法课程SPSS在聚类分析中的应用
SPSS在聚类分析中的应用
在主对话框中单击Iterate（迭代）按钮，打开 设置迭代参数的对话框图，这里可以进一步选择迭 代参数。
SPSS在聚类分析中的应用
● Maximum Iterations：输入K-Means 算法中的迭代次 数。改变后面参数框中的数字，则改变迭代次数。当达 到限定的迭代次数上限时，即使没有满足收敛判据，迭 代也停止。系统默认值为10。选择范围为1-999。
()
max
1a p
xia
x ja
即切比雪夫距离
SPSS在聚类分析中的应用
马氏（Mahalanobis）距离 di2j (M) (Xi X j )1(Xi X j )
其中 表示指标的协差阵，即： ( ij ) p p
ij
1 n 1
n
( xai
a1
e New Variables（保存新变量）】对话框，它用于 选择保存新变量。
SPSS在聚类分析中的应用
● Cluster membership：在当前数据文件中建立 一个名为“qcl_1”新变量。其值表示聚类结果， 即各观测量被分配到哪一类。它的取值为1、2、 3…的序号。
● Distance from cluster center：在当前数据 文件中建立一个名为“qcl_2”新变量。其值为 各观测量与所属类中心之间的欧氏 1
Xi
p
p
1 cosij 1
xi2a x2ja
a 1
a 1
当 cosij 1 ，说明两个样品 X i 与 X j 完全相似；
cosij 接近1，说明 X i 与 X j 相似密切；cosij 0 ，说
明 X i与 X j 完全不一样；cosij 接近0，说明 X i
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用摘要基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用改革开放以来，随着中国的经济高速发展，各行膈应人都已经有了飞跃进步。
科技在现在的经济发展中起着越来越重要的作用。
目前，人民已经在总体上达到了小康水平，我国也已经成为了世界上最有潜力的大国。
中国的经济离不开改革开放，离不开科技的发展，离不开各行各业努力工作的人民的辛勤劳动。
从十九世纪五十年代以来，中国已经陆续的完成了是一个“五年计划”，在这五十多年里，中国所取得的成就是全世界有目共睹的，中国的经济得到了非常快的增长，为国民经济的发展打下了非常坚实的基础。
本文的研究对象是“中经网数据统计库”中的行业统计数据，数据包括含有年份的和地区的统计数据。
本文建立的主要模型是主成分-聚类模型。
该模型的主要思想是将数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自主分类，产生多个分类结果。
本文的研究将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-聚类法（快速聚类法）。
通过这两个模型，对各地区的的经济进行划分，能更好的了解中国的经济信息。
关键词：聚类分析；SPSS；系统聚类法；K-聚类法。
AbstractThe Application of Clustering Analysis Based on SPSS inIndustry Statistical DataSince the reform and opening up,every industry has got a leap in progress with the rapid development of China’s rapid economic.Technology and science play an important role in economic development.People have reached a comfortable level in general,and China has become ane of the most potential countries in the world.The economy of China is inseparable from the reform of China’s development and technology.The economy is also inseparable from all walks of life to work hard.China has successively completed some five-years plans in these fifty years sincethe year of 1850.China’s achievements are obvious to all around the world in the fifty years,and China’s economy has g rown fast,and laid a very solid foundation for the development of the national economy.The object of this paper is CEInet Statistics Database.The data contains the year’s and region’s statistics. The main model established in this paper is the Principal Component Analysis-Clustering model.The model idea of this model is the data according to its many characteristics and the degree of closeness,in the absence of prior knowledge classification independently,produce multiple classification results.The research will use two kinds of method for clustering analysis,one is the system clustering method,the other is a K-clustering method.By these two models,can better understand China’s economic information.Key words:Clustering Analysis；SPSS；System clustering；A K-clustering。
SPSS聚类分析在汽车市场细分中的应用
2. 5 <V ≤4 中高级轿车
V >4 高级轿车
汽车工业研究 /2010. 3 3 7
管理视野
8. 41
8. 32
2
8: Citroen C - triomphe 2. 0L
2. 0
4 802 2 710
8. 18
8. 15
1
9: Toyota Reiz 2. 5L
2. 5
表 5 分类变量的相关性
排量
长度
轴距
驾驶性能 动力性能
排量
1
长度
0. 200715
1
轴距
0. 258761 0. 689789
1
驾驶性能
0. 420724
0. 336082
0. 295557
1
动力性能
0. 377691
0. 105418
0. 328613
0. 755037
1
4. 2 聚类分析及结果解读 本文使用 SPSS统计软件进行
表 2 大众公司和福特公司的轿车分类标准
分类 方法
分类 标准
大众公司
福特公司 发动机排量 (L )
轴距 (m) 整备质量 ( kg)
长度 (m)
A00
A
< 1. 0 2. 0～2. 2
< 680 3. 3～3. 7
A0
B 1. 0～1. 3 2. 2～2. 3 680～800 3. 7～4. 0
聚类分析的SPSS应用
聚类分析的SPSS应用摘要：本文本主要结合实例讲述SPSS这个软件在聚类分析中的应用。
包括SPSS的一些基本操作，在聚类分析中的相关参数设置，数据的录入，操作步骤等。
本文重点是SPSS在聚类分析中的应用方法，不对聚类分析相关知识做过多阐述，相关知识点参见本组对聚类分析的详细讲解。
文中结合2006年全国各省6项经济指标数据对各省进行简单分类这个实例，讲述两种最常用聚类分析方法，即系统聚类分析（Hierarchical Cluster）和K-均值聚类分析。
本文用到的软件是SPSS19汉化版，各个版本操作基本一样，文中相关选项均有英文注释，方便非汉化版同学识读操作。
一．SPSS数据的录入打开SPSS软件是下面图1的界面：图1上图1所示是数据视图（见上图左下角黄色框框），点击数据视图右边蓝色框框进入变量视图，如下图2：图2在变量视图中设置我们需要的变量名，并填写约束条件，填写完成后如下图3：图3其中，我们需要7个变量，见名称一栏，变量中地区是字符型变量，所以度量标准是名义。
其他设置默认即可。
其他变量是数值型，度量标准是度量，其他设置同为默认。
设置好后回到数据视图，如下图4：图4可见，变量视图中设置的变量均列入数据视图中頂栏。
（注：图4已经录入数据）以上是SPSS录入数据的基本操作，数据录入完成后开始两种聚类分析设置和得出结果。
二．系统聚类分析和K均值聚类分析1.系统聚类分析（1）在数据视图点击分析（Analyze）---分类（Classify）---系统聚类（Hirarchical Cluster），如下图5：图5 进入如下图6界面：图6回到我们的出发点，我们希望通过六项指标对全国各省进行分类，那么分析的变量是这六项指标，分类标准是不同省份，即地区。
于是这两大类变量要进行不同归类，进行如下图7设置即可，把用于聚类的变量选入变量框（variables）,把区分样本的标签变量（本例即为“地区”）选入标注个案（label case by）：图7（2）接下来在分群（cluster）栏中选择聚类类型：要进行R型聚类（变量聚类）分析，应指定“变量（variables）”;要进行Q型聚类（样品聚类），则指定“个案（case）”。
《2024年基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》范文
《基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》篇一一、引言随着科技的不断进步，数据的规模和复杂性也在不断增加。
如何有效地利用和管理这些数据成为了一个重要的问题。
其中，聚类分析作为一种重要的数据分析方法，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用，通过具体实例展示其方法和效果。
二、聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，即“簇”。
每个簇中的数据点在某种相似性度量下具有较高的相似性，而不同簇之间的数据点则具有较大的差异性。
聚类分析可以帮助我们更好地理解数据的分布和结构，发现数据中的潜在规律和模式。
三、SPSS软件在聚类分析中的应用SPSS是一款常用的统计分析软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。
在聚类分析中，SPSS提供了多种聚类方法和算法，如K-均值聚类、层次聚类等。
此外，SPSS还提供了丰富的可视化工具，可以帮助我们更好地理解和解释聚类结果。
四、基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用以某电商行业的销售数据为例，我们将介绍如何利用SPSS 进行聚类分析。
1. 数据准备：首先，我们需要收集电商行业的销售数据，包括商品类别、销售额、销售量、用户画像等信息。
然后，对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择：根据研究目的和数据特点，选择合适的特征进行聚类分析。
例如，我们可以选择商品类别、销售额、用户画像等作为聚类的特征。
3. 聚类方法选择：根据数据的性质和需求，选择合适的聚类方法。
在电商销售数据中，K-均值聚类是一个常用的方法。
我们将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性。
4. 聚类实施：利用SPSS软件进行聚类分析。
首先，对数据进行标准化处理，以确保不同特征之间的可比性。
然后，选择K-均值聚类方法进行聚类。
在聚类过程中，我们可以根据需要调整簇的数量和初始中心点等参数。
5. 结果解释：SPSS会输出聚类结果和相关统计信息。
基于SPSS的聚类分析应用
磊 瞧 Ｕ 下 一 鞋 脑 阀 ’ 。 ‘
基于 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ的聚 类分析应用
吕卫平 ，张 晓梅
（ 龙 岩 学院数 学与计 算机科 学学 院 福 建 龙 要】 ： 利用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 的聚类分析功 能对全 国３ １ 个省市的交通事故情 况进行分类 ， 选取其 中的发
通事故情况进行分类 。首先建立数据文件 ， 定义变量
名： 发生数 、 死亡 数 、 受伤人数、 直 接 财 产 损 失 的变 量
Ｋ — Ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类 执 行 快 速样 本 聚类 ， 使用 ｋ均值 分 名 分 别 为 Ｘ１ 、 Ｘ ２ 、 Ｘ ３ 、 Ｘ ４ ， 然 后 输 入 原始 数 据 ， 如表 １ 类法 对观 测量 进行 聚类 。可完 全使 用系 统默 认值 执行 所 示 ：
３ ． １ 、 基本 数据
的点 ， 仍 以距 离 作 为 测 度 个 体“ 亲疏程度 ” 的指 标 ， 并 中的应 用
本文以 ２ ０ ０ ９年 全 国各 地 区 交 通 事 故 的数 据 为
聚 类分 析 功能 ，用 Ｋ — Ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚 类讨 论基 于 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ的聚 例 ， 利用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ的聚 类 分析 功 能对 全 国 ３ １个省 市 的 交
后要求 聚类 数 为 ｋ 。那么 可 以 由系统 首先 选择 个 观测
并 且概 括 出每 一类 消 费 者 的消 费模 式 或 者说 习惯 ， 发 量 （ 也可 以 由用 户 指 定 ） 作 为 聚 类 的种 子 ， ｎ个变 量 组 现 不 同类 型 的客户 群 。聚类 还可 以用 来从 地理 数据 库 成 ｎ维空 间 。 每个 观测 量在 ｎ维空 间 中是个 点 。 ｋ个事 中识 别 出具 有相 似 土地 用途 的区 域 ； 可 以从保 险 公司 先指 定 的观 测量 就 是 ｋ个 聚类 中心 点 ， 也 称 为初 始 类
聚类分析 SPSS应用
肩宽/髋宽×100 胸厚/胸围×100 腿长/身长×100
初始类中心， 前4个样品作 为初始中心。
Iteration Historya Iteration 1 2 Change in Cluster Centers 1 2 3 .707 .354 .707 .000 .000 .000 4 .707 .000
•
Count：用于计数数据 Chi-Square measure：卡方测度 Phi- Square measure：两频数之间的2测度。
•
Binary：用于二值变量。1为出现，0为不出现 RR SM SSI RT …….
• • • • • •
Transform Values-标准化 Z scores：标准化到Z分数。标准 差标准化。 Range –1 to 1：标准化到-1～1范 围。变量中含负数，除以变量全 距。 Maximum magnitude：标准化到 最大值1。除以最大值。 Range 0 to 1：标准化到0～1的范 围。减去最小值再除以全距。 Mean of 1：把数值标准化到一个 均值的范围。除以均值。 Standard deviation of 1：标准化到 单位标准差。除以标准差。
Stage：聚类步骤 (cluster combined) Cluster1,cluster2:该步 被合并的两类中的观测 量号，合并结果取小的 序号； Coefficients：距离测度 值（本例选择欧氏距离） Stage cluster first appears：合并两项前 一次出现的聚类步序号, 0表示第一次出现 。 Next Stage：此步合并 结果在下一步合并时的 步序号。
• • •
Transform Measures-距离测量结果的转换方法： Absolute values:把距离值取绝对值。 Change sign：把相似性变为不相似性或取反。用取反的方法使距离顺序颠 倒过来。 Rescale to 0-1 range：通过首先减去最小值，然后除以范围的方法使距离 标准化。
spss数据分析作业-中国区域经济类型的聚类和判别分析
应用数理统计（论文）中国区域经济类型的聚类和判别分析指导老师：**院系名称：材料科学与工程学号：SY********名：***2014年12月20日摘要区域经济发展的指标体系，包括人口总数、第一产业总产值、第二产业总产值、第三产业总产值、财政收入、社会消费品零售总额、货物进出口总额、平均工资、人均可支配收入和居民消费水平等。
本文主要通过系统类聚的方法，将全国31 个省市（自治区）的2013年经济发展状况进行归类分析，得出全国区域经济发展水平的一些基本情况，并进行了相应的判别分析，为我国经济在快速发展的前提下，做好协调发展提供一些启示。
关键字：区域经济聚类分析判别分析中国区域经济类型的聚类和判别分析目录1引言 (4)2数据收集 (5)3聚类分析 (8)3.1聚类分析概述 (8)3.2聚类分析过程及结果输出 (8)3.3讨论 (12)4判别分析 (14)4.1判别分析概述 (14)4.2判别分析过程及结果输出 (14)4.3讨论 (17)5结论 (18)参考文献 (19)应用数理统计（论文）1引言在制定国民经济和社会发展规划时，通常需要按照行政区域进行经济类型的划分，这有助于对不同地区经济发展存在的差异进行宏观调控，从而因地制宜出台相应的经济政策，促进各地区经济的协调发展，为国民经济持续协调健康发展奠定了坚实基础。
明确当前我国发达地区和落后地区的区间格局, 对于进一步的研究和分析我国各区域间经济发展的状况，并探求切实可行的区域协调发展政策以实现我国经济的可持续发展有着极为重要的现实意义。
在多元统计分析中,常常使用聚类分析和判别分析来解决样本的分类问题。
在事先并不知道应将样品或指标分为几类的情况下，可以使用聚类分析根据样本或指标的相似程度，将样本或指标归组分类；而在事先已经建立了样品分类，需要将新样本归入到已知分类的样本组中时，就可以使用判别分析。
本文试图通过聚类分析的方法，分析2013 年中国31 个省市（区域）经济发展发展状况和差异情况，从中寻找一些有用的信息，提出对我国经济如何在快速发展的基础上，做到协调发展的一些思考。
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用摘要：聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以根据相似性原则将样本划分为不同的群组。
本文通过对某行业的统计数据进行聚类分析，在SPSS软件的辅助下，实现了对不同行业企业的聚类分类，并对结果进行了解读和应用。
研究结果表明，基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中具有广泛的应用价值。
一、引言聚类分析是一种无监督学习的方法，通过计算样本间的相似度，将相似度较高的样本划分为同一类别。
在行业统计数据中，不同的企业可能存在着相似的特征和特点，这些特征和特点反映了行业内不同企业之间的关联性和差异性。
因此，基于SPSS的聚类分析可以帮助我们深入了解行业的结构性特点，为企业提供决策支持和竞争优势。
二、研究方法本研究选择了某行业的统计数据作为研究对象，通过SPSS软件对数据进行处理和分析。
具体步骤如下：1. 数据预处理首先，对原始数据进行预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。
清洗后的数据将直接影响后续的聚类分析结果。
2. 相似度度量通过选择合适的相似度度量方法，计算出样本间的相似度矩阵。
常用的相似度度量方法包括欧几里得距离、余弦相似度等。
3. 聚类算法选择根据实际情况选择合适的聚类算法。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
不同的算法对结果的影响较大，需根据实际需要进行选择。
4. 聚类分析和结果解释利用SPSS软件对数据进行聚类分析，得到各个样本的聚类分类结果。
通过解读这些结果，对行业内的企业进行分类，并对各个类别的特征进行总结和解释。
三、实证分析基于SPSS的聚类分析在某行业统计数据中得到了广泛的应用。
以下是部分研究结果的解读和应用：1. 聚类结果呈现出明显的行业内部企业分类。
我们通过聚类算法将行业内的企业划分为A、B、C三个类别，这三个类别在经济表现和发展方向上存在显著差异。
通过聚类的方法，我们可以更好地了解行业内不同类别的企业的特点，针对性地制定政策和策略。
基于SPSS的聚类分析应用_吕卫平
该命令，也可对聚类过程设置各种参数进行人为的干 预[5]。
进行快速样本聚类首先要选择用于聚类分析的 变量和类数。参与聚类分析的变量必须是数值型变 量，且至少要有一个。为了清楚地表明各观测量最后 聚到哪一类，还应该指定一个表明观测量特征的变量 作为标识变量，例如编号、姓名之类的变量。聚类数必 须大于等于 2，但聚类数不能大于数据文件中的观测 量数。如果选择了 n 个数值型变量参与聚类分析，最 后要求聚类数为 k。那么可以由系统首先选择个观测 量（也可以由用户指定）作为聚类的种子，n 个变量组 成 n 维空间。每个观测量在 n 维空间中是个点。k 个事 先指定的观测量就是 k 个聚类中心点，也称为初始类 中心。按照距这几个类中心的距离最小原则把观测量 分派到各类中心所在的类中；形成第一次迭代形成的 k 类。根据组成每一类的观测量计算各变量均值，每一 类中的 n 个均值在 n 维空间中又形成 k 个点，这就是 第二次迭代的类中心，按照这种方法依次迭代下去， 直到达到指定的迭代次数或中止迭代的判据要求时， 迭代停止，聚类结束。
3638
2110.0
上海
2831
1042
2702
1216.3
江苏
14542
5202
13997
5496.9
浙江
23391
5689
25489
8847.0
安徽
8191
2931
10307 2426.8
福建
13633
2911
16247
4687.4
江西
4262
1644
5163
3921.0
山东
16166
4518
16948
6、在【方法】框中指定聚类过程是否调整中心点。 其中，【迭代与分类(T)】表示在聚类分析的每一步都重 新确定类中心点（SPSS 默认）；【仅分类(Y)】表示聚类 分析过程类中心点始终为初始类中心点，此时仅进行 一次迭代。
9.1.3 分层聚类的应用举例_例说SPSS统计分析_[共7页]
![9.1.3 分层聚类的应用举例_例说SPSS统计分析_[共7页]](https://img.taocdn.com/s3/m/1808c55571fe910ef02df83d.png)
9.1.3 分层聚类的应用举例表9-2 2006年各地区交通事故情况表地区发生数（起）死亡人数（人）受伤人数（人）损失折款（万元）地区发生数（起）死亡人数（人）受伤人数（人）损失折款（万元）北京 5 808 1 373 6 681 2 772 湖北9 590 2 304 11 976 4 750天津 4 913 878 5 865 3 319.2湖南12 202 3 563 16 493 5 745.5河北8 631 3 486 9 580 5 846 广东56 2178 828 67 637 16 384.9山西10 981 3 413 12 340 5 422.9广西8 895 3 016 11 337 2 803.6内蒙古 6 481 1 874 7 058 1 879.3海南 1 398427 1 960 603.1 …… …… …… …… …… ……………… …… …… 福建21 924 3 871 25 097 8 742.3青海939 662 1199 374.8 江西8 867 2 190 10 079 6 073.1宁夏 2 985666 3 434 748山东30 056 6 309 28 945 9 511.2新疆7 428 2 608 8 848 1 662.8河南18 402 4 046 19 193 6 849.2数据来源：中国发展门户网。
根据表9-2建立数据文件“2006年各地区交通事故情况.sav”，因聚类变量的数量级别不同，应先对其做标准化处理，即执行〖Analyze〗/〖Descriptives Statistics〗/〖Descriptives〗命令，打开“Descriptives”（描述性统计分析）对话框，如图9-2所示。
从左侧的变量列表框里选择变量“发生数”、“死亡人数”、“受伤人数”和“损失折款”，单击右向箭头按钮，将其移到“Variable（s）”（变量框）中；勾选“Savestandardized values as variables”对聚类变量进行标准化处理；单击“OK”按钮。
用spss软件对我国第三产业增加值指数的聚类分析和因子分析
摘要因子分析是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
它的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组之间变量相关性较高，不同组之间的变量的相关性则较低。
学会应用SPSS软件进行相关的因子分析，并将所学的知识结合SPSS对数据进行处理，可以更好地解决实际问题。
K均值法是非谱系聚类法的一种，非谱系聚类法是把样品聚类成K个类的集合，类的个数K可以预先给定，或者在聚类过程中确定，这种聚类方法在计算机计算过程中无须确定距离，也无须存储数据。
所以，K均值聚类可以应用于较大的数据组，它的思想是把每个样品聚集到其最近形心（均值）类中。
第三产业是一个国家国民经济中的重要组成部分，目前第三产业在世界各国得到了迅速的发展，已经成为发达国家的重要经济支柱，我国自从改革开发以来，第三产业得到了长足发展。
在发达国家，第三产业占国民经济的比重非常大，影响第三产业的因素有很多，本文试着通过对交通运输仓储和邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业和其他的增加值指数的聚类分析和因子分析，探讨国家第三产业的发展情况。
关键词：spss；第三产业；聚类；因子分析目录1引言 (1)2数据来源 (1)3实验原理 (2)3.1因子分析的方法原理 (2)3.2聚类分析的思想原理 (2)4数据处理 (3)4.1因子分析的数据处理 (3)4.2聚类分析的数据处理 (8)5结果分析 (10)5.1因子分析的结果分析 (10)5.2聚类分析的结果分析 (11)附录 (12)参考文献 (15)1引言第三产业，又称第三次产业是指除第一、二产业以外的其他行业，是不生产物质产品的行业，即服务业。
第三产业一词首先是英国经济学家、新西兰奥塔哥大学教授费希尔1935年在《安全与进步的冲突》一书中首先提出来的。
第三产业主要包括流通、生产生活服务等部门。
第三产业的发展水平是衡量一个国家经济社会发展程度的重要标志。
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基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用摘要基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用改革开放以来，随着中国的经济高速发展，各行膈应人都已经有了飞跃进步。
科技在现在的经济发展中起着越来越重要的作用。
目前，人民已经在总体上达到了小康水平，我国也已经成为了世界上最有潜力的大国。
中国的经济离不开改革开放，离不开科技的发展，离不开各行各业努力工作的人民的辛勤劳动。
从十九世纪五十年代以来，中国已经陆续的完成了是一个“五年计划”，在这五十多年里，中国所取得的成就是全世界有目共睹的，中国的经济得到了非常快的增长，为国民经济的发展打下了非常坚实的基础。
本文的研究对象是“中经网数据统计库”中的行业统计数据，数据包括含有年份的和地区的统计数据。
本文建立的主要模型是主成分-聚类模型。
该模型的主要思想是将数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自主分类，产生多个分类结果。
本文的研究将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-聚类法（快速聚类法）。
通过这两个模型，对各地区的的经济进行划分，能更好的了解中国的经济信息。
关键词：聚类分析；SPSS；系统聚类法；K-聚类法。
AbstractThe Application of Clustering Analysis Based on SPSS inIndustry Statistical DataSince the reform and opening up,every industry has got a leap in progress with the rapid development of China’s rapid economic.Technology and science play an important role in economic development.People have reached a comfortable level in general,and China has become ane of the most potential countries in the world.The economy of China is inseparable from the reform of China’s development and technology.The economy is also inseparable from all walks of life to work hard.China has successively completed some five-years plans in these fifty years since the year of 1850.China’s achievements are obvious to all around the world in the fifty years,and China’s ec onomy has grown fast,and laid a very solid foundation for the development of the national economy.The object of this paper is CEInet Statistics Database.The data contains the year’s and region’s statistics. The main model established in this paper is the Principal Component Analysis-Clustering model.The model idea of this model is the data according to its many characteristics and the degree of closeness,in the absence of prior knowledge classification independently,produce multiple classification results.The research will use two kinds of method for clustering analysis,one is the system clustering method,the other is a K-clustering method.By these two models,can better understand China’s economic information.Key words:Clustering Analysis；SPSS；System clustering；A K-clustering。
目录第1章绪论 (2)1.1.选题背景 (2)1.2数据来源 (2)1.3本文主要工作 (2)第2章SPSS软件简介 (3)第3章聚类分析 (4)3.1简介 (4)3.2系统聚类法 (4)3.3ｋ均值聚类法 (4)3.4聚类法分析的优缺点 (4)第4章聚类分析的应用 (6)4.1数据输入 (6)4.2统计数据-系统聚类分析 (6)4.3统计数据-k均值聚类分析 (8)第5章总结 (10)参考文献 (11)致谢 (12)第1章绪论1.1.选题背景目前，社会主义市场经济体制在社会中发挥着重要的作用。
市场和宏观调控互相协调，相得益彰，各种体系发展日益完善，经济形势发展越来越好，产生的价值越来越大。
到2020年，我国会建立起比较成熟的社会主义市场经济体制。
2012年一月份至九月份，中国经济增长速度是已经回落到7.7%。
相较于中国过去30年接近10%的增长速度，十一五期间更是接近11.2%的增长速度。
因此在10%或者8%以下，显然是经济增长缓慢。
另外，中经数据统计发布的各种宏观数据显示，中国经济增长速度已经开始缓慢。
1.2数据来源《中经网统计数据库》是由国家信息中心中经网凭借与国家发改委、国家统计局、海关总署、各行业主管部门以及其他政府部门的良好合作关系，经过长期数据积累并依托自身技术、资源优势，通过专业化加工处理组织而成的一个综合、有序的庞大经济统计数据库群。
本文从中经网选取个地区最近三年各季度城镇工资总额来进行分析，该部分反映我国劳动经济方面的基本情况，其中各地区包括31个省、自治区、直辖市。
1.3本文主要工作本文的研究对象是“中经网统计数据库”中个地区城镇工资总额，总所周知，各地区由于地理，文化的差异，其各地区的工资水平以及发展程度是不一样的。
分析各地区的工资问题，可以为我们毕业生提供宏观的就业位置，给出一个合理的基准判断。
本文就是针对按照地区各季度城镇工资总额等数据，对中国各省份地区进行聚类分析，建立聚类分析【1】模型。
聚类分析是数据挖掘【2】中的一种重要的算法，他将生活中的数据对象进行数据分析，将性质相似或者相近的对象放在一个类中，将性质不同的对象放在不同的类中，研究聚类分析，使得我们从复杂的现实生活中提取有用的信息，从而更好的分析数据，反应生活中的社会信息。
本文建立的主要模型是系统聚类分析模型和K-均值聚类分析模型，该模型主要思想是将数据按照亲疏的不同进行聚类，一步一步聚类，最终聚类成一个大类。
然后对聚类过程中的步骤进行分析，从而得到聚类结果。
第2章SPSS软件简介SPSS【3】是现代统计软件的典型代表，其全称：Statistical Package for the Social Sciences,即社会科学统计软件包。
世界上公认数据分析软件有三个，分别是SAS、SPSS和SYSTAT。
SPSS软件作为其中的一个统计学软件，有着强大的功能和特点。
SPSS统计学软件有以下几个特点。
（1）利用SPSS软件能够实现很多的类似于微软的操作，列如可以将数据录入到SPSS中，可以将资料进行编辑，可以将数据进行管理，可以像EXCEL一样进行报表制作等。
（2）SPSS统计学软件的统计功能，可以实现“报告”“描述统计”“表”“比较均值”“一般线性模型”“广义线性模型”“相关”“回归”等功能。
（3）SPSS数据输入和输出可以选取多种格式如：sav、xls等等。
第3章聚类分析3.1简介聚类分析【4】是数据挖掘中一种重要的算法。
它主要是将具有相同或者相似性质的对象放在同一个集合中，把具有不同性质的对象放在不同的集合中。
聚类分析在商业、生物、教育等很多行业有着重要的应用。
正是有了类似分析这样的数据挖掘算法，我们才从庞大的社会信息中提取出对我们有用的信息，更好的反馈社会。
3.2系统聚类法系统聚类法分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。
在本文中Q型聚类中类与类之间距离的计算方法主要有以下几种：（1）最短距离法，是指两类之间每个个体距离的最小值；（2）最长距离法，是指两类之间每个个体距离的最大值；（3）组间联接法，是指两类之间个体之间距离的平均值；（4）组内联接法，是指把两类所有个体之间的距离都考虑在内；（5）重心距离法，是指两个类中心之间的距离；（6）离差平方和法，是指同类样品的离差平方和应当较小，类与类之间的离差平方和应当较大。
3.3ｋ均值聚类法k均值类法【5】的工作原理：该算法首先确定初始的聚类中心，一般是随机的选定Ｋ个对象，然后计算各个样本到聚类中心的距离，从而把样本或者对象归到离它最近的聚类中心所在的类。
计算完所有样本后，重现计算聚类中心，重新对样本或者对象进行类，如果相邻两次的聚类中心没有变化或者两侧的聚类中心之间的差距已经收敛，则聚类结束。
3.4聚类法分析的优缺点聚类分析是数据挖掘中的经典算法之一。
聚类分析的优点如下：（1）聚类分析能够很好的反映类之间的关系，研究聚类分析能够研究数据背后的对象的性质，能够对我们了解这些对象有着重要的作用。
（2）聚类分析能够使用聚类中心来很好地体现该类的性质。
比较不同类的聚类中心能够发现不同类的聚类中心所代表的意义不同。
（3）聚类分析能够帮助我们从数据中提取重要的信息，聚类分析可以反映数据信息的有效性。
聚类分析的缺点如下：（1）以k均值聚类算法为例，初始聚类中心随机设定，这就使研究者在设定聚类中心时产生随机性。
（2）聚类分析的类数k的确定。
在聚类分析算法中，一般人为的设定k值。