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。希望本案例的介绍能够对读者有所帮助，同时也欢迎读者在实际应用中进行进一步的探索和实践。
对因子分析结果进行聚类分析 一、指标选取 由因子分析结果可得，我国城市设施可以由三个方面来综合体现。因子 1主要解释的是城市用水普及率，每万人拥有公共交通车辆，命名为保障因子；而因子 2 主要解释的是人均城市道路面积，人均公园绿地面积3个指标，命名为环境因子，而因子 3主要解释的是每万人拥有公共厕所，命名为卫生因子。以全国31个城市为研究对象，以这三个因子为指标进行聚类分析。 地区F1 F2 F3 北京 2.36728 -1.68575 0.91094 天津 1.35165 0.00992 -0.9577 河北0.62336 1.34702 0.93879 山西-0.0897 -0.25653 -0.25885 内蒙古-1.65337 1.15093 2.04044 辽宁0.45876 -0.3989 -0.50817 吉林-0.8115 -0.24987 0.85291 黑龙江-1.14711 -0.30999 2.50788 上海 1.11609 -2.02566 -0.84024 江苏0.87137 1.43234 0.72032 浙江 1.03937 0.57022 1.09306 安徽-0.12794 0.75959 -0.70182 福建0.75177 0.10651 -0.3275 江西0.09848 0.64879 -0.82126 山东0.74226 2.18502 -0.99359 河南-1.37868 -0.88058 0.29946 湖北0.36699 -0.08188 -0.31494 湖南-0.2581 -0.54059 -0.89428 广东0.42696 0.31341 -0.8834 广西-0.61419 0.15371 -0.78088 海南-0.05918 0.84454 -1.28128 重庆-0.71603 1.09208 -1.16201 四川-0.55238 -0.47152 0.09303 贵州-1.62862 -1.86191 -0.88865 云南-1.01009 -0.63952 -0.7554 西藏-1.17799 -0.0862 0.38722 陕西0.51087 -0.2481 0.80618 甘肃-1.28138 -0.90858 -0.57849 青海 1.27055 -0.97516 1.7782 宁夏-0.39119 1.45719 0.34234 新疆0.90167 -0.45055 0.1777
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 2001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) x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x8 北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南
湖北 湖南13．23 广东 广西 海南 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 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。
图2 系统聚类法对话框 选择需要进行聚类分析的变量进入Variable框内后，在Cluster栏中选择聚类类型，SPSS有两种层次聚类方法： Cases 对样品聚类（Q型；系统默认）， Variable 对指标变量聚类(R型），本例选择。 在Display栏中选择默认的输出项。 2. 点击Statistics按钮，打开对话框如图 3. 图3 Statistics对话框 Agglomeration schedule输出凝聚状态表（聚类进度表）；本例选择。 Ploximity matrix 输出个体间的距离矩阵，本例选择。 Cluster Membership栏中显示每个观测量被分派到的类。 None 不输出。本例选择。 Simple solution 指定分类数，并输出样本所属类，单一解。
spss样本聚类案例分析 SPSS样本聚类案例分析 在社会科学研究中，数据的分析和处理是至关重要的环节。其中，聚类分析是一种将相似对象组合在一起的技术，可以帮助我们更好地理解数据的结构并获取有价值的信息。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款广泛使用的数据分析工具，具有强大的聚类分析功能。本文将通过一个具体的案例，介绍如何使用SPSS进行样本聚类分析。 案例背景 假设我们正在进行一项关于消费者购物行为的研究，旨在了解不同群体的购买偏好和习惯。为了实现这一目标，我们收集了一些关于消费者特征和购物行为的数据。数据包括年龄、性别、收入、购物频率、购买物品的类型等信息。 SPSS聚类分析过程 1、数据准备 打开SPSS软件，导入包含所需变量的数据集。在本案例中，我们需要导入包含年龄、性别、收入、购物频率、购买物品类型等变量的数据集。
2、选择聚类变量 在聚类分析中，我们需要选择用于分类对象的变量。根据研究目的，我们将选择所有收集到的变量，以便在聚类过程中考虑多种因素。3、确定聚类数目 在开始聚类之前，我们需要确定最终希望得到多少个类别。这通常需要根据实际情况和研究目标进行判断。在本案例中，我们希望将消费者分为3个类别，以便于后续的对比和分析。 4、执行聚类分析 在SPSS中，我们可以使用K-均值聚类法（K-Means Cluster Analysis）进行聚类分析。选择“分析”菜单下的“分类”子菜单，然后选择“K-均值聚类”。将选定的变量拖入“变量”栏，并设置类别数为3。点击“确定”按钮，SPSS将进行聚类分析。 5、结果解读 SPSS将生成一个包含每个对象所属类别的输出窗口。我们可以通过观察结果，了解每个类别的特征以及对象在各个类别中的分布情况。此外，SPSS还提供了多种图形工具，如树状图和聚类散点图，可以帮助我们更好地理解聚类结果。 结果分析
目录 1．聚类分析 (2) 1.1问题描述 (2) 1.2数据初步分析 (2) 1.3层次聚类 (2) 1.4结果解释 (3) 1.5聚类结果的验证与进一步分析 (5) 1.6最终的类别特征描述 (7) 2．判别分析 (7) 2.1 问题描述 (7) 2.2 数据基本分析 (10) 2.3判别分析 (10) 2.4 结果分析 (10) 2.5 判别效果的验证 (14)
1．聚类分析 1.1问题描述 对16中饮料的热量、咖啡因、钠和价格四个变量作为数据进行聚类分析，希望通过聚类分析的方法将相似的饮料找出来，即将16种饮料划分为若干类别，从而更好的指导销售者制定销售计划，具体数据如下表1： 表1：饮料数据 1.2 首先对数据进行初步的考察，对各个指标做简单描述性统计分析。 表2：Descriptive Statistics 从表2中可以看出4个指标的量纲基本不同，尤其以热量和价格的差距最为明显，显示了数据量纲间有很强的差异性。为消除不同变量大小对聚类结果的影响， 有必要在聚类分析前对数据进行标准化处理。 1.3层次聚类 在SPSS中，实现层次聚类的过程步骤如下：
在Method中，默认选择的是不对数据进行标准化，但在此例子中，采用Z Scores方法对数据进行标准化。 1.4结果解释 层次聚类输出的聚类过程表(表3)，它说明层次聚类过程中的每一个步骤是如何进行的，一般来讲，步骤数为参加聚类的数据条数减1，在这里是15步。 表3的第1列列出了聚类过程的步骤号，第2列和第3列列出了在某一步骤中哪些饮料参与了合并，例如在第一步中，饮料5和饮料6首先被合并在一起。第4列列出了每一聚类步骤的聚类系数，这一数值表示被合并的两个类别之间的距离大小。第5列和第6列表示参与合并的饮料是在第几步中第一次出现的，0表示第一次出现在聚类过程中。第7列表示在这一步骤中合并的类别，下一次将在第几步中与其他类别再进行合并。要注意，在聚类过程的描述中，往往一个记录号已经
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 4x 1 50 24 34 2 2 55 2 3 33 2 3 50 47 4 4 21 4 5 5 4 6 35 18 5 55 46 44 21 6 86 24 40 21 7 83 22 39 24 8 54 23 76 22 9 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
第11章聚类分析和判别分析 聚类分析和判别分析都是研究事物分类的多元统计方法，两者紧密联系又有所区别。随着多元统计方法的快速发展和计算机的普遍应用，这两种方法在许多领域得到了大量的应用，理论和软件也越来越成熟。已经成为研究事物分类的最常用的方法之一。 俗话说：“物以类聚，人以群分。”在现实世界中，存在着大量的分类问题。例如，某学校学生按德智体全方位发展分成几个等级；在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值等多项指标将全球各国家分成几类；在金融应用中，按照经每股收益、每股利润、每股净资产、市盈率、市净率等指标将上市公司进行分类；银行按照客户的收入、职业、信用情况、抵押品等指标将客户分成几类。这些问题都是聚类分析和判别分析可以发挥的用武之地。 判别分析和聚类分析都是研究事物分类的基本方法，它们有着不同的分类目的。各种判别方法都要求对类的情况事先了解，根据已有的分类数据提取出类的特征，在根据提取的特征对新的还没有分类的数据进行分类。如果类别情况事先不了解，那么就可以通过聚类得到分类情况，聚类分析的目的是把分类对象按照相似性的大小分成若干类，类的数目不必确定，分类完全根据数据自身的特点来完成，在分类结束以后，要求同类的对象相似，而不同类的对象差别大。 根据两种方法的关系，如果数据没有分类信息，就应该先进行聚类，待得到类别信息以后，就可以用判别分析提取类别的特征（通常是判别函数或判别准则），然后就建立了数据的一套“分类机制”，新的数据获取以后可以迅速进行分类。因此对于两种方法，我们按照顺序先介绍聚类分析，再介绍判别分析。 SPSS中，聚类分析和判别分析都集成在菜单Cassify中，如图11-1所示，其中Two-Step Cluster、K-Means Cluster和Herarchical Cluste是聚类分析菜单，而Tress和Discriminant是判别分析菜单，还有一个Nearest Neighbor最近邻居法菜单是新增的非参数功能菜单。 图11-1 聚类分析和判别分析菜单 11.1 聚类分析概述 刚才已经介绍了聚类分析是根据数据本身的特点，对样本（或者变量）进行分类的方法，在聚类完成以后，要求同类的样本（或变量）相似，而不同类的样本（或变量）不相似。这里就引入了一个问题，如何定义相似性呢？样本的相似性和变量的相似性刻画指标是否一致呢？这就是本节要研究的问题。
SPSS教程：Hierarchical Cluster分类分析 第二节 Hierarchical Cluster过程 10.2.1 主要功能 调用此过程可完成系统聚类分析。在系统聚类分析中，用户事先无法确定类别数，系统将所有例数均调入内存，且可执行不同的聚类算法。系统聚类分析有两种形式，一是对研究对象本身进行分类，称为Q型举类；另一是对研究对象的观察指标进行分类，称为R型聚类。 10.2.2 实例操作 ［例10.2］29名儿童的血红蛋白（g/100ml）与微量元素（μg/100ml）测定结果如下表。由于微量元素的测定成本高、耗时长，故希望通过聚类分析（即R型指标聚类）筛选代表性指标，以便更经济快捷地评价儿童的营养状态。
10.2.2.1 数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：钙、镁、铁、锰、铜和血红蛋白的变量名分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6，之后输入原始数据。 10.2.2.2 统计分析 激活Statistics 菜单选Classify 中的Hierarchical Cluster...项，弹出Hierarchical Cluster Analysis 对话框（图10.3）。从对话框左侧的变量列表中选x1、x2、x3、x4、x5、x6，点击 钮使之进入Variable(s)框；在Cluster 处选择聚类类型，其中Cases 表示观察对象聚类，Variables 表示变量聚类，本例选择Variables 。 图10.3 系统聚类分析对话框 点击Statistics...钮，弹出Hierarchical Cluster Analysis: Statistics 对话框，选择Distance matrix ，要求显示距离矩阵，点击Continue 钮返回Hierarchical Cluster Analysis 对话框（图10.4）。 图10.4 系统聚类方法选择对话框
SPSS19.0实战之聚类分析 这篇文章与上一篇的回归分析是一次实习作业整理出来的。所以参考文献一并放在该文最后。CNBlOG网页排版太困难了，又不喜欢live writer…… 聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean聚类。其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。 分析数据依然采用线性回归所使用的标准化后的能源消费数据。 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： 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。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。 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。 表3-1显示了数据的缺失情况： 表1-1 我们的数据经过预处理，所以缺失值个数为0. 2. 由于相关矩阵过于庞大，无法在文档中贴出，得到的是一个非相似矩阵。表1-2
spss软件聚类分析案例 案例一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类” 1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。 2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。 只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。 案例二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类”
现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。 2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。 案例三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。 2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。
聚类分析方法应用举例 多元统计,是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科;多元统计所包括的内容很多.但在实际统计分析中,聚类分析是应用最广泛的方法之一;聚类分析cluste:Analysis,是研究分类问题的一种多元统计分析方法社会经济统计的分类问题,过去在传统方法上,主要是结合一定的专业知识进行定性分类处理;由于定性分类主要是靠经验完成,因而其结论难免带有较多的主观性和随意性,故不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系;而聚类分析能带来定量上的分析可以解决这个问题,下面通过一些实例来描述聚类分析方法在应用上的体现； 1 基于聚类分析的安徽省物流需求研究 选取了分行业统计的年产值类指标构建物流需求指标体系X组,具体指标包括：农业总产值万元X1、工业总产值亿元X2、建筑业总产值万元X3、社会消费零售总额万元X4、亿元商品市场成交额万元X5、进出口总额万美元X6;该指标体系通过农业、工业、建筑业、批发业、零售业及国际贸易的发生额较全面地反映了地区的物流需求情况; 2 研究方法 分类问题一般的解决法是聚类分析或者因子分析基础上的聚类分析;由于本文最终期望得安徽省地级市物流需求分类情况,无需了解各个指标体系的内在系统结构,故选择聚类分析方法更简明;进行聚类分析时,本文采用的是基于样本聚类的Q型系统聚类方法; 3研究过程和结果 地区物流需求指标的聚类分析
由分析软件输出的聚类过程统计量如表1所示;可以看出,伪F统计量在归为4类及7类时较大,说明归为4类及7类时较好；伪T2统计量在1类、2类、3类时较大,由于伪T2大说明上一次归类效果较好,所以归为4类、3类、2类效果较好;而R2的值在由4类归为3类、由3类归为2类以及由2类归为1类时都有较大的减小,说明归类为2类、3类和4类都是比较好的;半偏R2统计量的值越大,则上一步聚类效果更好,所以归为4类、3 类、2类效果都较好;综合考虑四个统计量的值,并考虑分类的实用性,本文认为归为4类比较合适;聚类图见图1; 由软件分析得的聚类过程得到每一类的各个指标的平均值如表2所示;可以看出,四类地区的区分明显,各种产值指标依次递减;依据四类地区物流需求情况可将安徽省的17个地级市分为物流需求旺盛的省会经济圈、需求较大的马铜芜地区；物流需求量小的两淮和皖南山物流需求量小的两淮和皖南山区以及物流需求较小的第三类地 区; 2 聚类分析在证券投资基本分析中的应用 有相关数据,聚类分析与结论； 应用SPSS软件对31支股票进行系统聚类分析,由聚类分析的结果将这31支股票大致可以分成6类:第1类:合金投资18、四川双马19,第2类:厦新电子3、数源
spss聚类分析2篇 第一篇：SPSS聚类分析的基本操作步骤与原理 SPSS软件作为一款专业化数据统计与分析工具，其功能 十分强大，在各种分析领域都有深入的应用。其中，聚类分析是一种常用的数据分析方法之一，通过对样本数据进行事先未知的分组，可以发现数据之间的内在联系和相似性，并进一步进行分类或归纳分析。下面，我们将简单介绍SPSS聚类分析 的基本操作步骤与原理。 一、数据准备 在进行SPSS聚类分析前，需要准备好分析的数据集。其中，每个样本需要包含多个属性或变量项，比如年龄、性别、地区、收入等。同时，还需要确定使用哪些变量进行聚类分析，这些变量一般应具有一定的类别性、独立性和完备性等特点。可以通过SPSS软件中的“数据”菜单栏进行导入和编辑。 二、SPSS聚类分析的基本步骤 1、选择聚类变量 在进行聚类分析前，需要选择一组合适的聚类变量，这 些变量应当与样本的属性或特征相关，以便进行分类或差异分析。可以通过在“数据”菜单下选择“聚类”进行设置。 2、选择计算距离方法 对于聚类分析来说，计算距离是一项重要的操作。不同 的距离计算方法可以对聚类结果造成不同的影响。SPSS软件 中提供了多种距离计算方法，比如欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。可以在“聚类”设置中进行选择。
3、执行聚类分析 在进行聚类分析之前，需要先设置合适的参数，比如聚类数目、初始聚类中心等。可以在“聚类”分析设置中进行调整。完成参数设定后，选择“聚类”分析并执行操作即可。 4、聚类结果分析 聚类分析完成后，可以对结果进行分析和评估。一般来说，需要对每个群组进行描述性统计分析，比如均数、标准差等。同时，还需要通过各种可视化方法呈现聚类结果，比如热图、散点图等。通过聚类结果的分析，可以对样本数据进行分类和归纳分析，有助于研究者更好地推理出样本数据特征。 三、SPSS聚类分析原理 SPSS聚类分析的原理基于数据相似性度量和聚合分组方法。具体而言，在进行聚类分析时，首先需要确定相似性度量的方法，常用的包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。度量结果将被用于聚合计算，将样本数据划分为不同的群组，使得组内数据之间的差异最小，组间数据之间的差异最大。在不同的聚类算法中，各种聚合计算方法及其对应的距离计算方法和聚类数目的选取都会影响聚类分析结果的分类和准确度。 总之，SPSS聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以通过对数据的聚合操作实现分类和归纳分析。在进行SPSS聚类分析时，需要注意选择合适的数据集、聚类变量、距离计算方法和聚合计算方法等参数，以充分挖掘数据的内在特征和潜在价值。 第二篇：SPSS怎样进行层次聚类分析 层次聚类是一种常见的数据分析方法，通过将样本数据分成一组较小的子群，以便更好地理解数据之间的关系和相似性。在SPSS中，层次聚类可以通过以下简单步骤实现。
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。以下是使用SPSS 软件进行聚类分析的步骤： 1. 数据筹办 同样，在进行聚类分析之前，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。 2. 聚类分析设置 选择“分析”>“分类数据”>“聚类”。在弹出的对话框中，选择需要进行聚类分析的变量，将它们挪动到左侧的“变量”框中。然后，选择合适的聚类方法，如层次聚类分析或K均值聚类分析，并进行进一步设置。 3. 聚类结果 点击“统计”按钮后，SPSS软件将生成一个聚类分析结果报告。在报告中，包括每个变量在不同聚类中的平均值、最大值、最小值等统计指标。此外，还会提供用于评估聚类结果的聚类树图和聚类分组变量表格。 4. 结果解读
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）
原数据 名称总人口从业人员土地面积耕地面积财政收入粮食产量 龙固镇58089.0029906.005302.002670.004435.0026564.00 杨屯頸56235.0024033.004100.002040.001874.0028327.00 大屯镇82418.0035558.007380.003793.005370.0037803.00沛城镇84487.0052675.006600.005161.006085.0050950.00 胡寨镇37952.0020190.004594.002727.001779.0032305.00魏庙镇53677.0031875.005200.003706.001974.0029220.00五段镇45860.0021148.004700.002800.002099.0042762.00张庄镇90950.0042858.0011200.006800.001695.0035511.00张寨镇89017.0038344.0010634.006847.003028.004739.00敬安镇63200.0031940.009600.005003.002638.0026260.00河口镇58895.0029580.008257.005324.001655.0010821.00栖山頸63711.0026292.008951.006386.002203.00494.00鹿楼镇71143.0035285.0012540.005991.002250.0040500.00朱寨镇60112.0025776.007900.004482.001449.0033611.00安国镇85083.0051974.0013329.005634.004313.0033911.00 ------ ------
聚类分析案例本页仅作为文档封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
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，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 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“ANOVA 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 12345 Zscore: 工作日上班时期电话时长.61342.37303 Zscore: 工作日下班时期电话时长.46081 Zscore: 周末电话时长.35845 Zscore: 国际电话时长.04673.02351 Zscore: 总通话时长.41420.10398.21627 Zscore: 平均每次通话时长 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。 第一类：依据总通话时间长，上班通话时间长，国际通话时间长等特征，将第一类命名为高端商用客户。 第二类：依据其在各项指标中均较低，将第二类命名为不常使用客户。
吉林财经大学2011-2012学年第一学期多元统计分析期末论文 学院：工商管理学院 专业：人力资源管理 年级：2009级 学号： 姓名：
西甲球员的综合能力统计分析 摘要：足球运动是一项古老的体育活动，是目前全球体育界最具影响力的单项体育运动。球员是足球运动中不可缺少的部分，球技是影响球员乃至球队发展的重要因素。本文通过网上搜集西甲联赛部分球员的技术数据统计为依据，运用spss软件对不同球员的球技进行因子分析和聚类分析。 关键词：足球、球员、球技、因子分析、聚类分析 引言：足球是世界最受欢迎的一项运动，故有世界第一大运动的美称！当今足球运动已成为人们生活中不可缺少的组成部分，不论在任何地区，足球都成为了一项不可或缺的运动。当今世界各地都有足球联赛，各地也都有不同形式的球队及比赛，据不完全统计，现在世界上经常参加比赛的球队约80万支，登记注册的运动员约4000万人，其中职业运动员约10万人。当然，球员的水平也不尽相同，每个人心中都有各自所喜爱的球队及球员。当今世界两大豪门为巴塞罗那和皇家马德里，他们深受世界大多数人们的喜爱，所以本文选择了最受人们欢迎的西甲球员进行数据统计分析。 一、指标选取 进行球员技术的数据统计分析，必须选取合适的指标，做到全面准确地反映每一个球员的技术，对不同的球员加以区分，综合的反映一个球员的技术水平，因此从出场、出场时间、进球、助攻、射门等方面选取了能够反映个人球技水平的10项指标，分别为：X1——出场（次） X2——出场时间（分） X3——进球（个） X4——助攻（个） X5——射门（次） X6——射正（次） X7——犯规（次） X8——越位（次） X9——黄牌（张） X10——角球（个）