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。
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
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。
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
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。
我国各地区农村居民消费结构分析 数学B1202 黄晓兰 2012016431 一、前言 居民消费是实现国民经济良性循环的关键，而消费结构是否合理，又是消费的关键问题，因此居民消费结构作为反映居民消费状况的主要因素。本文选取了2012年中国31个农村地区居民家庭平均人均消费支出的数据，对其采用SPSS软件进行聚类分析，提出平衡我国城镇居民消费水平、改善城镇居民消费结构、提高城镇居民消费水平的对策建议。 根据2012年中国统计年鉴得到我国各地区农村居民消费支出状况，考虑到各项支出的比重为指标的话，我选取了以下8个变量：食品、衣着、居住、家庭设备及用品、交通通信、文教娱乐、医疗保健及其他来进行分析。 考察消费结构是研究和衡量居民生活水平、生活质量的一条重要途径，可以从侧面反映一个区域宏观经济发展的基本状况。消费结构是一种客观存在，消费结构的分类则是人们主观的产物。人们可以根据实际需要对消费结构进行不同的分类。从其定义上来讲，居民消费结构是指在一定社会经济条件下居民各项消费支出在消费总支出所占的比重，它不但能反映居民消费的具体内容，更能反映居民消费需求的满足情况，近年来随着经济的发展，社会生产力水平迅速提高，人民的生活水平也显著得到提高，消费质量和结构不断优化,相对于过去而言，居民对衣、食、住的消费需求已从追求数量转到追求质量，居民食品支出比重不断下降，而交通通信、文教娱乐、医疗保健及其他比重不断增加。消费结构变化反映了需求的变动，因此分析消费结构的变动及其成因对合理引导消费、促进经济的发展都有重要的意义。 注：以下数据来源于中国统计年鉴2012年
二、数据分析
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。以便于针对不同特征的客户推广和销售相应的产品或服务。 3.2 社会网络分析 聚类分析可以帮助我们识别社会网络中的群体和关键节点，从而分析 社会网络的结构和功能。 3.3 医学研究 在医学研究中，聚类分析可以用于研究不同类型的疾病、药物反应等。 3.4 情感分析 通过聚类分析，可以对文本数据进行情感分析，例如判断评论是正面 的还是负面的。 结论： 本文介绍了聚类分析的基本概念和原理，并以SPSS软件为例，详细讲 解了聚类分析的操作步骤。聚类分析作为一种有效的数据分析方法， 具有广泛的应用前景。研究人员可以通过合理运用聚类分析方法，对 大数据集进行分类整理，从而为相关领域的研究提供有力的支持。希 望读者通过本文的介绍和示范，能够更好地理解和应用聚类分析方法。
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。 通过以上步骤，我们可以使用SPSS进行简单的聚类分析。当然，聚 类分析还有许多其他的选项和参数可以选择，例如距离计算方法、类别变 量分析等。这些参数需要根据实际情况和分析目的进行选择。 在进行聚类分析时，还要注意一些细节问题，例如数据的标准化处理、聚类数目的选择、结果的解释等。为了得到准确的聚类分析结果，还需要 进一步对结果进行验证和解释。 综上所述，SPSS是一款非常强大的统计分析工具，可以方便地进行 聚类分析。通过聚类分析，可以将样本数据划分为不同的群组，帮助我们 更好地理解数据和进行进一步的研究。
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。
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
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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。
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 ------ ------
向民物流工程S 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在统计规律性的一门统计学科。多元统计所包括的容很多.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展定性分类处理。由于定性分类主要是靠经历完成，因而其结论难免带有较多的主观性和随意性，故不能很好地提醒客观事物在的本质差异和联系。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表达； 1 基于聚类分析的省物流需求研究 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〔*组〕，具体指标包括：农业总产值〔万元〕〔*1〕、工业总产值〔亿元〕〔*2〕、建筑业总产值〔万元〕〔*3〕、社会消费零售总额〔万元〕〔*4〕、亿元商品市场成交额〔万元〕〔*5〕、进出口总额〔万美元〕〔*6〕。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根底上的聚类分析。由于本文最终期望得省地级市物流需求分类情况，无需了解各个指标体系的在系统构造，应选择聚类分析方法更简明。进展聚类分析时，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 3.1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类比较适宜。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，四类地区的区清楚显，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根本分析中的应用
原数据 1.1样本聚类（Q聚类）
聚类表 阶群集组合 系数初次出现阶群集 下一阶 群集 1 群集 2 群集 1 群集 2 1 5 7 .855 0 0 3 2 11 12 1.379 0 0 7 3 2 5 1.772 0 1 5 4 10 14 1.776 0 0 7 5 2 6 2.451 3 0 8 6 8 13 2.772 0 0 10 7 10 11 4.322 4 2 12 8 1 2 4.557 0 5 12 9 3 4 4.895 0 0 13 10 8 15 5.500 6 0 11 11 8 9 7.740 10 0 13
12 1 10 8.314 8 7 14 13 3 8 12.790 9 11 14 14 1 3 16.650 12 13 0 通过系数做出其散点图 群集组员 案例 5 群集 4 群集 3 群集 1:Case 1 1 1 1 2:Case 2 1 1 1 3:Case 3 2 2 2 4:Case 4 2 2 2 5:Case 5 1 1 1 6:Case 6 1 1 1 7:Case 7 1 1 1 8:Case 8 3 3 3 9:Case 9 4 3 3 10:Case 10 5 4 1 11:Case 11 5 4 1 12:Case 12 5 4 1 13:Case 13 3 3 3 14:Case 14 5 4 1 15:Case 15 3 3 3
1.2变量聚类（R聚类） 近似矩阵 案例矩阵文献输入 总人口从业人员土地面积耕地面积财政收入粮食产量总人口 1.000 .857 .698 .714 .512 .043 从业人员.857 1.000 .597 .570 .643 .277 土地面积.698 .597 1.000 .856 .044 -.147 耕地面积.714 .570 .856 1.000 -.001 -.335 财政收入.512 .643 .044 -.001 1.000 .342 粮食产量.043 .277 -.147 -.335 .342 1.000 聚类表 阶群集组合 系数初次出现阶群集 下一阶 群集 1 群集 2 群集 1 群集 2 1 1 2 .857 0 0 3 2 3 4 .856 0 0 3 3 1 3 .645 1 2 5 4 5 6 .342 0 0 5
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。在医疗健康领域，可以通过对病人数据的聚类分析，发现不同疾病类型的特点和治疗方案。 总之，基于SPSS的聚类分析是一种有效的数据挖掘方法，可以发现数据中隐藏的规律和结构。在行业统计数据中的应用领域广泛，可以帮助决策者更好地理解和利用数据，为行业发展提供支持和指导。但是，在使用聚类分析时，我们需要注意数据预处理和聚类结果的解释，以确保分析的有效性和可靠性。希望本文对读者对于基于SPSS的聚类分析的应用提供一些参 考和帮助 综上所述，基于SPSS的聚类分析是一种有效的数据挖掘 方法，可以通过迭代过程生成聚类结果，并通过聚类图形和特征分析来解释和分析聚类结果。聚类分析在行业统计数据中有着广泛的应用，在市场调研、金融和医疗健康领域都能提供有价值的信息。然而，在使用聚类分析时，需要注意数据预处理和结果解释，以确保有效性和可靠性。希望本文对读者对于基于SPSS的聚类分析的应用提供参考和帮助