第四章 系统模型与模型化技术(聚类分析-spss案例)
《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。
教程 使用SPSS实现聚类分析PPT课件
Change in Cluster Centers
Iteration
1
2
3
4
1
5.065
12.532
12.275
25.901
2
.000
5.213
1.397
4.127
3
.000
5.631
5.725
.000
4
.000
.000
.000
.000
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate
第29页/共39页
K-Means Cluster聚类过程
• 由Analyze——Classify
——K-Means Cluster
• 将个变量放入Variable ； • 输入最后聚类的个数；
第30页/共39页
例 饮料数据（spssex/drink.sav ）
•16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
第7页/共39页
（二）各种距离和相似系数（亲疏关系指标）
1.squared euclidean distance 平方欧式距离
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
dx, y xi yi 2 i
2. euclidean distance
欧式距离
3.cosine
dx, y xi yi 2 i
夹角余弦(R型)
4.pearson correlation
10
3
7
4
14
2
6
3
4
3
9
2
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。
第四章 系统模型与模型化技术(聚类分析-理论)
• 得到新矩阵
G6 G1 G 2 G 5 G 6 0 D1 G1 13.12 0 G 2 24.06 11.67 0 G 5 2.21 12.80 23.54 0
合并类6和类5，得到新类7
• 类7与剩余的1、2之间的距离分别为：
d(5,6)1=min(d51,d61)=min(12.80,13.12)=12.80 d(5,6)2=min(d52,d62)=min(23.54,24.06)=23.54 d12=11.67
例题1（最短距离法）.
为了研究辽宁等5省1991年城镇居民生活消费情 况的分布规律，根据调查资料做类型分类，用欧 式距离作为样本距离，最短距离作为类间分类。 数据如下： x1
辽宁1 7.90
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
13.29
39.77 8.49 27.93 8.20 27.98 9.01
12.94 19.27 11.05 2.04 8.14 9.32 16.17 9.42 15.99 9.10 1.55 1.82
二、聚类分析的形式 聚类分析有两种形式，一种是对样本（个 案）进行分类，称为Q型聚类，它使具有共同 特点的样本聚齐在一起，以便对不同类的样本 进行分析；另一种是对研究对象的观察变量进 行分类，称为R型聚类。它使具有共同特征的 变量聚在一起，以便从不同类中分别选出具有 代表性的变量作分析，从而减少分析变量的个 数。
聚类分析 spss
聚类分析聚类分析的目的是将资料按相似程度进行分类。
分类的对象可以是指标（变量）也可以是观测数据。
分类方法大致可分为两类：系统聚类法和非系统聚类法。
一、系统聚类法1.适用范围：可对观测数据或变量进行聚类2.聚类原理：3.聚类方法：组间连接法（类平均法）、组内连接法、最远距离法、ward 法等7 种。
4.Spss 的实现例1 生物学家收集了21种蝴蝶花样本的4个指标：萼片长度()1x ，萼片宽度()2x ，花瓣长度()3x ，花瓣宽度()4x ，数据如下表。
试进行聚类分析。
序号 1x 2x 3x 4x序号 1x 2x 3x 4x序号 1x 2x 3x 4x1 50 24 342 2 55 23 33 2 3 50 47 44 21 4 55 46 35 18 5 55 46 44 21 6 86 24 40 217 83 22 39 248 54 23 76 229 53 24 34 3 10 46 26 40 2 11 58 22 69 23 12 87 23 41 22 13 55 25 43 2 14 54 23 74 20 15 57 45 41 24 16 83 23 42 23 17 53 49 42 20 18 51 23 37 4 19 49 24 44 1 20 57 25 73 23 21 88 25 40 19（1）录入数据点击variable view 定义变量名；点击data view 输入数据（按行输入 一个数据一行）；点击file-save 或save as 保存数据。
（2）聚类分析Analyze---classify----hierarchical cluster主对话框界面说明：Variables 框：用于选入进行聚类分析的变量。
Label cases by框：选入标签变量，如果选入，该变量的取值将在分析结果中取代记录号出现。
该框只在样品聚类时可用。
Cluster框：用于选择是进行样品聚类还是变量聚类，默认前者。
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
10/16/2024
（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）
聚类分析SPSS操作课件
SPSS软件安装与启动
01
用户需要先从SPSS官网或其他合法途径获取软件安
装包。
02
根据安装向导逐步完成安装过程，包括阅读并同意软
件许可协议、选择安装路径等。
03
安装完成后，双击桌面快捷方式或从开始菜单启动
SPSS软件。
SPSS软件界面介绍
根据某种模型进行聚类， 将数据点分配给模型参数 最接近的簇，常见的算法 有高斯混合模型等。
聚类分析的应用场景
市场细分
01
通过将消费者按照购买行为、偏好等特征进行分类，帮助企业
更好地了解市场和制定营销策略。
生物信息学
02
在基因组学、蛋白质组学等领域中，聚类分析用于对基因、蛋
白质等进行分类和功能预测。
SPSS聚类分析后，会输出一系列的结果，如聚类成 员关系、各聚类的特征等。需要对这些结果进行深入 分析，以得出有意义的结论。例如，可以结合业务背 景对各聚类的特征进行解释，或者根据聚类结果对市 场进行细分等。同时，也需要对聚类结果的稳定性和 可靠性进行评估，以确保结果的可靠性。
06
聚类分析案例解析
案例二：基于SPSS的层次聚类分析
01
操作步骤：
02
1. 打开SPSS软件，导入需要聚类的数据。
03
2. 选择“分析”菜单中的“聚类”子菜单，然后选 择“层次”。
案例二：基于SPSS的层次聚类分析
3. 在弹出的对话框中选择合适的层次聚类方法，并设 置相关参数。
4. 点击“运行”按钮，SPSS将输出聚类结果。
结果解释与呈现
将聚类结果进行可视化呈现，并结合专业知识对结果进行解释和解读 。
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
第四章 系统模型与模型化技术(聚类分析-自学)
2 SPSS中实现过程
研究问题 为研究不同公司的运营特点，调查了15个 公司的组织文化、组织氛围、领导角色和员工 发展4方面的内容。现要将这15个公司按照其 各自的特点分成4种类型，数据如表8-3所示。
表8-3
公 司 Microsof IBM Dell Apple 联想 NPP 北京电子 清华紫光 北大方正 TCL 娃哈哈 Angel Hussar 世纪飞扬 Vinda
图8-3 “Hierarchical Cluster Analysis：Method”对话框（一）
图8-4 “Hierarchical Cluster Analysis：Plots” 对话框（一）
图8-5 “Hierarchical Cluster Analysis：Statisticsll Apple 联想 NPP 北京电子 清华紫光 北大方正 TCLE 世纪成 Angel Hussar1 世纪飞扬 Vinda
不同类的不同公司特点
组织文化 80.00 85.00 85.00 90.00 99.00 88.00 79.00 89.00 75.00 60.00 79.00 75.00 60.00 100.00 61.00 领导角色 75.00 90.00 85.00 75.00 78.00 89.00 95.00 81.00 95.00 85.00 50.00 88.00 89.00 85.00 89.00 员工发展 90.00 90.00 60.00 90.00 80.00 90.00 97.00 82.00 96.00 88.00 51.00 89.00 90.00 84.00 60.00 Group 1 1 1 1 1 2 3 1 1 3 2 1 3 3 3
不同公司的特点
组织文化 80.00 85.00 85.00 90.00 99.00 88.00 79.00 89.00 75.00 60.00 79.00 75.00 60.00 100.00 61.00 组织氛围 85.00 85.00 85.00 90.00 98.00 89.00 80.00 78.00 78.00 65.00 87.00 76.00 56.00 100.00 64.00 领导角色 75.00 90.00 85.00 75.00 78.00 89.00 95.00 81.00 95.00 85.00 50.00 88.00 89.00 85.00 89.00 员工发展 90.00 90.00 60.00 90.00 80.00 90.00 97.00 82.00 96.00 88.00 51.00 89.00 90.00 84.00 60.00
聚类分析案例
SPSS软件操作实例——某移动公司客户细分模型数据准备：数据来源于telco.sav，如图1所示，Customer_ID表示客户编号，Peak_mins表示工作日上班时期电话时长，OffPeak_mins表示工作日下班时期电话时长等。
图1 telco.sav数据分析目的：对移动手机用户进行细分，了解不同用户群体的消费习惯，以更好的对其进行定制性的业务推销，所以需要运用聚类分析。
操作步骤：1，从菜单中选择【文件】——【打开】——【数据】，在打开数据窗口中选择数据位置以及文件类型，将数据telco.sav导入SPSS软件中，如图2所示。
图2 打开数据菜单选项2，从菜单中选择【分析】——【描述统计】——【描述】，然后在描述性窗口中，将需要标准化的变量选到右边的“变量列表”，勾选“将标准化得分另存为变量”，点确定，如图3所示。
图3 数据标准化3，从菜单中选择【分析】——【分类】——【K-均值聚类】，在K-均值聚类分析窗口中将标准化之后的结果选入右边“变量列表”，客户编号选入“个案标记依据”，聚类数改为5。
点击迭代按钮，在迭代窗口将最大迭代次数改为100，点击继续。
点击保存按钮，在保存窗口勾选“聚类成员”、“与聚类中心的距离”，点击继续。
点击选项按钮，在选项窗口勾选“ANOV A表”、“每个个案的聚类信息”，点击继续。
点击确定按钮，运行聚类分析，如图4所示。
图4 聚类分析操作结果分析表1 最终聚类中心聚类1 2 3 4 5Zscore: 工作日上班时期电话时长 1.60559 -.78990 .61342 -.33584 .37303 Zscore: 工作日下班时期电话时长.46081 -.58917 -.49365 1.18873 -.29014 Zscore: 周末电话时长-.14005 -.15010 .35845 -.02375 -.40407 Zscore: 国际电话时长 1.68250 -.64550 .04673 .02351 -.04415 Zscore: 总通话时长 1.62690 -.94040 .41420 .10398 .21627 Zscore: 平均每次通话时长-.06590 -.14835 -.05337 -.14059 4.87718由最终聚类中心表可得最终分成的5个类它们各自的均值。
SPSS实操4：聚类分析
SPSS实操4：聚类分析我们有时需要对⼀波总体样本进⾏分群，从⽽更好地了解群体之间的差异，通过聚类分析可以帮助我们解决这个问题。
聚类分析在市场细分、⼈群细分等⽅⾯可以给我们很多启发。
聚类分析在SPSS中分为系统聚类、K聚类及两步聚类。
从区别上看，系统聚类、K聚类主要针对的是计量资料，⽽两步具备可同时对计量资料、计数资料进⾏处理。
尽管在⽇常⼯作涉及的问卷中，计数资料涉及得较少，但从结果解读⽅⾯，仍然是两步聚类的解读更为直观。
以两步聚类为例，我们来看⼀个案例：例如：我们想针对⼀波美妆⽤户群体进⾏⼈群细分。
通过两步聚类，我们能够从⼀波样本中划分不同的细分⼈群。
经过本篇⽂章学习，您能够对问卷数据做以下分析：①对总样本进⾏聚类②筛选满⾜不同条件的个案进⾏进⼀步分析（选择个案）两步聚类TIPS：在两步聚类前，⼀定要先清洗数据，因跳转题⽽出现的-3值，要全部清除掉之后再进⾏聚类操作1.分析-分类-两步聚类2.将可能影响到⼈群细分结果的变量选⼊分类变量中连续变量在本次问卷题⽬中未涉及，因此不选这⼀步的变量选择在不确定的情况下，可能需要多次聚类验证，⼀定要选择聚类效果最佳的那⼏个变量这⾥已经根据最佳效果选择好了相关变量3.选项-操作默认若涉及到连续变量，在【要标准化的变量】中，将出现连续变量这⾥未涉及连续变量，因此这⾥未显⽰任何变量4.输出勾选上⽅的图表和表格、创建聚类成员变量5.确定6.结果解读⾸先会出现⼀个简单的图，先来看⼀下这个图显⽰我们输⼊了8个相关变量，聚类为5类我们本次预测质量处在【良好】区间（这⼀步可多试⼏个变量，选择预测质量最好的那次即可）双击这张图，会出现2个视图框左侧还是刚刚的图，右侧则出现了本次5种聚类在总样本的占⽐情况请注意，现在左侧视图默认在【模型概要】我们现在选择【聚类】，会根据预测变量重要性出现⼀张渐变颜⾊的表格逐⼀选择5个聚类所在的列，右侧选择【单元分布】，会显⽰聚类⽐较的结果回到数据视图中，原表格中最后⼀新增了⼀列TSC，显⽰的数值则是根据本次聚类，每个⼈对应在哪个分类的结果。
SPSS操作方法：聚类分析.doc
实验指导之一聚类分析的SPSS操作方法系统聚类法实验例城镇居民消费水平通常用下表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，这实际上就是对指标聚类。
实验数据表 XXXX年30个省。
市，自治区城镇居民月平均消费数据x1人均粮食支出(元／人) x5人均衣着商品支出(元／人)x2人均副食支出(元／人) x6人均日用品支出(元／人)x3人均烟、酒、茶支出(元／人) x7人均燃料支出(元／人)x4人均其他副食支出(元／人) x8人均非商品支出(元／人)x1x2x3x4x5x6x7x8北京7.78 48.44 8.00 20.51 22.12 15.73 1.15 16.61天津10.85 44.68 7.32 14.51 17.13 12.08 1.26 11.57河北9.09 28.12 7.40 9.62 17.26 11.12 2.49 12.65山西8.35 23.53 7.51 8.62 17.42 10.00 1.04 11.21内蒙古9.25 23.75 6.61 9.19 17.77 10.48 1.72 10.51辽宁7.90 39.77 8.49 12.94 19.27 11.05 2.04 13.29吉林8.19 30.50 4.72 9.78 16.28 7.60 2.52 10.32黑龙江7.73 29.20 5.42 9.43 19.29 8.49 2.52 10.00上海8.28 64.34 8.00 22.22 20.06 15.52 0.72 22.89江苏7.21 45.79 7.66 10.36 16.56 12.86 2.25 11.69浙江7.68 50.37 11.35 13.30 19.25 14.59 2.75 14.87安徽8.14 37.75 9.61 8.49 13.15 9.76 1.28 11.28福建10.60 52.41 7.70 9.98 12.53 11.70 2.31 14.69江西 6.25 35.02 4.72 6.28 10.03 7.15 1.93 10.39山东8.82 33.70 7.59 10.98 18.82 14.73 1.78 10.10河南9.42 27.93 8.20 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76湖北8.67 36.05 7.31 7.75 16.67 11.68 2.38 12.88湖南 6.77 38.69 6.01 8.82 14.79 11.44 1.74 13．23广东12.47 76.39 5.52 11.24 14.52 22.00 5.46 25.50广西7.27 52.65 3.84 9.16 13.03 15.26 1.98 14.57海南13.45 55.85 5.50 7.45 9.55 9.52 2.21 16.30四川7.18 40.91 7.32 8.94 17.60 12.75 1.14 14.80贵州7.67 35.71 8.04 8.31 15.13 7.76 1.41 13.25云南9.98 37.69 7.01 8.94 16.15 11.08 0.83 11.67西藏7.94 39.65 20.97 20.82 22.52 12.41 1.75 7.90陕西9.41 28.20 5.77 10.80 16.36 11.56 1.53 12.17甘肃9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.10 1.82 11.35青海10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81宁夏8.70 28.12 7.21 10.53 19.45 13.30 1.66 11.96新疆 6.93 29.85 4.54 9.49 16.62 10.65 1.88 13.61系统聚类法的SPSS操作：1. 从数据编辑窗口点击Analyze →Classify →Hierachical Cluster , （见图1）图1 系统聚类法打开层次聚类法对话如图2。
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数据标准化(SPSS)
【分析】【描述统计】 【描述】主对话 框 将需要标准化的变量选入【变量】 【将标准 化得分另存于变量】 【确定】
3
K-均值聚类(K-means cluster)
各指标均值差 别太大，需要 进行标准化
3
K-均值聚类(K-means cluster)
其后的快速聚类，采用标准化后的指标进行 计算
的 操 作 步 骤
• 第1步 选择【分析】下拉 菜单，并选择【分类】 【系统分类】，进入主对话 框
2
SPSS 的 操 作 步 骤
层次聚类(hierarchical cluster)
第2步 将用于聚类的所有 变量选入【变量；把区分 样本的标签 (本例为“地 区”)选入【标注个案】；
在【分群】下选择【个案】(本例选择对样本聚类，即对“地区” 进行分类)，若对变量进行聚类，在【分群】下选择【变量】
BIC值最 小，应该 分为3类
各类频数分布
各类的类中心
不同类型的聚 类结果频数
价格变量的并列均值图
发动机尺寸变量的并列均值图
分类变量的重要性
纵坐标——重要性临界值
横坐标——卡方分布
横坐标——t 分布
具体各车型分类结果
3
K-均值聚类(K-means cluster)
每 个 地 区 所 属 的 类 别
3
K-均值聚类(K-means cluster)
根据快速聚类的结果进行分类汇总
类别 第一类 第二类 第三类 上海，北京 地区 地区个数 2 11 4
天津，内蒙古，吉林，海南，重庆， 贵州，西藏，甘肃，青海，宁夏，新 疆
2
SPSS
层次聚类(hierarchical cluster)
的 操 作 步 骤
第3步 点入【绘制】选中【树状 图】，根据需要选择其它选项
2
SPSS 的 操 作 步 骤
层次聚类(hierarchical cluster)
类间距离：默认用离差平方和法
点间距离： 平方欧氏距离
第4步 点入【方法】， 在【聚类方法】中选 择类间距离的定义方 法；在【度量标准】 的【区间】下选择点 间距离的定义方法； 在【转换值】的【标 准化】框中选择否对 原始数据进行标准化 处理。
聚类分析的spss案例
1
层次聚类(hierarchical cluster)
例题：根据我国31个省市自治区2006年的6项 主要经济指标数据，采用层次聚类法进行 分类，并对结果进行分析
（表格数据未显示完整，有31个省份的6个经济指
标）
2
SPSS
层次聚类(hierarchical cluster)
1、对每个观测量考查一遍，确定类中心。 2、使用凝聚法对特征数的叶节点分组
主要思想：采用似然距离测度
例：汽车制造商需 要评价当前市场， 以确定他们的车辆 在市场上的竞争地 位，可根据各种车 辆发动机构造、型 号、价格等各种物 理特性，使用两阶 段聚类方法对数据 进行分类。
自动聚类过程
3
K-均值聚类(K-means cluster)
分成4类的最终聚类中心
• 表中的数据表示各个类别在各变量上的平均值。 如，第一类的 2.88521 表示被分到第一类的地区 (北京和上海)标准化后的人均GDP平均值
3
K-均值聚类(K-means cluster)
分类后各个变量在类别之间的方差分析表
3
K-均值聚类(K-means cluster)
例题：根据我国31个省市自治区2006年的6项 主要经济指标数据，采用快速聚类法进行 分类，并对结果进行分析
（表格数据未显示完整，有31个省份的6个经济指标）
3
K-均值聚类(K-means cluster)
数据检查
可以先观察6项经济指标的有关描述统计量 若原始变量取值差异较大，应先将原始数据进行标准化， 避免变量值差异过大对分类结果的影响
在原始窗口保 存欧氏距离
在原始窗口保 存聚类结果
第3步 点入【迭代】和【保存】, 选择分析需要的 选项
3
K-均值聚类(K-means cluster)
第4步 点入【选项】, 选 中【ANOVA 表】 输出方 差分析。点击【继续】 【确定】
3
K-均值聚类(K-means cluster)
SPSS输出结果——分成4类的初始聚类中心
2
SPSS
层次聚类(hierarchical cluster)
的 操 作 步 骤
制定分类：最多5类， 最少2类，将结果表存 在原始数据表中
第5步 点入【保存】，在【方案范围】指定要分成最少类、 最多类时各样本所属的类，点击【继续】【确定】
每一步被合 并的对象
参与聚类的是原始的样 本还是已经合并的小类
江苏，浙江，山东，广东 河北，山西，辽宁，黑龙江，安徽， 福建，江西，河南，湖北，湖南，广 西，四川，云南，陕西
第四类
14
练习： 根据练8-2聚类分析-K均值聚类（游泳运动 员）的数据，对各省学生进行分类
4 两阶段聚类
两阶段分类是根据不同变量类型进行的假 设分类。 假设：连续变量为正态分布 分类变量为多项式分布 步骤：
3
K-均值聚类(K-means cluster)
第1步 选择【分析】 下拉菜单，并选择 【分类-K-均值聚 类 】，进入主对话框
第2步 将用于聚类 的所有变量(本例中 为标准化后的变量) 选入【变量】；把 区分样本的标签 (本 例为“地区”)选入 【个案标记依据】， 在【聚类数】中填 入想要分类的个数
的 输 出 结 果
层 次 聚 类 过 程 的 步 骤 号
聚类步骤 聚类系数：距离
SPSS
0表示 本步聚 类的原 始样本， 第一次 出现； 其他数 字则表 示第几 步聚类 生成的 小类参 与了本 步聚类。
2
层次聚类(hierarchical cluster)
以上结果的说明 首先把 31 个地区各自作为一类 ( 共有 31 类 ) 。第1步是把距离最近的两个地区 21(海南) 和地区30(宁夏)合并成一类。第2步被合并 的是 21 和地区 29( 青海 ) ，这里的“ 21”实 际上是指在第 1步中被合并的类别，只是用 “21”表示21(海南)所在的类别
SPSS
的 输 出 结 果
的 输 出 结 果
层 次 聚 类 的 树 状 图
分成四类
最大距离作为相对距离25 ，其余的距离都换算成与 之相比的相对距离大小来自SPSS分成两类
冰柱图
SPSS 的 输 出 结 果
根据层次聚类需要的结果进行分类汇总
类别
第一类
地区
北京，天津，上海 河北，辽宁，安徽，福建，河南，湖 北，湖南，四川 山西，内蒙古，吉林，黑龙江，江西， 广西，海南，重庆，贵州，云南，西 藏，陕西，甘肃，青海，宁夏，新疆 江苏，浙江，山东，广东
• 利用方差分析表可以判断所分的类别是否合 理。从表中可以看出，分类后各变量在不同类别 之间的差异都是显著的(P值均接近0)
3
K-均值聚类(K-means cluster)
分成4类时每一类的地区数量
• 由该表可以看出，第一类包括2个地区， 第二类包括11个地区，第三类包括4个地区， 第四类包括14个地区
地区个数
3
第二类
8
第三类
16
第四类
4
练习： 根据练8-1聚类分析-系统聚类（各省学生 体质）的数据，对各省学生进行分类
3
K-均值聚类(K-means cluster)
也被称为快速聚类(quick cluster) 按照一定方法选取一批聚类中心，让样品 向最近的聚类中心聚集，形成初始分类， 然后按照最近距离原则不断修改不合理分 类，直至合理为止 需要确定要分的类别数目K 需要确定K个类别的初始聚类中心（可由 SPSS指定聚类中心），依次计算每个样本 到K个聚类中心的距离欧氏距离，经过反复 迭代直到把每个样本分到指定的类别中。
•聚类中心的选择原则是中心点距离其他点尽可能 远。例如，第一类的聚类中心是3.17960，这实际 上就是上海的人均GDP标准化后的值。第二类聚类 中心是1.83293则是天津的标准化人均GDP，等等
3
K-均值聚类(K-means cluster)
分成4类的迭代过程
•随着迭代次数的增加，类别中心点的变化越来 越小。本例只4次就已经收敛了