SPSS聚类分析详解

第九章SPSS的聚类分析1.引言聚类分析是一种数据分析方法，用于将相似的对象划分到同一组中，同时将不相似的对象划分到不同的组中。

SPSS是一种常用的统计软件，提供了聚类分析的功能。

本章将介绍SPSS中的聚类分析方法及其应用。

2.数据准备在进行聚类分析之前，需要准备好待分析的数据。

数据应该是定量变量或者定性变量，可以包含多个变量。

如果存在缺失值，需要处理之后才能进行聚类分析。

3.SPSS中的聚类分析方法在SPSS中，聚类分析方法有两种：基于距离的聚类和基于密度的聚类。

基于距离的聚类方法将对象划分到不同的组中，使得组内的对象之间的距离最小，组间的对象之间的距离最大。

常见的基于距离的聚类方法包括单链接聚类、完全链接聚类和平均链接聚类。

基于密度的聚类方法则通过考虑对象周围的密度来划分对象所属的组。

在SPSS中，可以使用层次聚类和K均值聚类这两种方法进行聚类分析。

3.1层次聚类层次聚类又称为分级聚类，它将对象分为一个个的层级，直到每个对象都成为一个单独的组为止。

层次聚类分为两种方法：凝聚层次聚类和分化层次聚类。

凝聚层次聚类是从每个对象作为一个单独的组开始，然后根据对象之间的距离逐渐合并组，直到所有的对象都合并到一个组为止。

凝聚层次聚类的最终结果是一个层级的分组结构，可以根据需要确定分组的层数。

分化层次聚类是从所有的对象开始，然后根据对象之间的距离逐渐分离成不同的组，直到每个对象都成为一个单独的组为止。

在SPSS中，可以使用层次聚类方法进行聚类分析。

通过选择合适的距离度量和链接方法，可以得到不同的聚类结果。

3.2K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，通过计算对象之间的距离，将对象分为K个组。

K均值聚类的基本思想是：首先随机选择K个对象作为初始的聚类中心，然后将每个对象分配到离它最近的聚类中心，重新计算聚类中心的位置，直到对象不再发生变化为止。

K均值聚类的结果是每个对象所属的聚类，以及聚类的中心。

在SPSS中，可以使用K均值聚类方法进行聚类分析。

《SPSS数据分析与应用》第6章聚类分析聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将一组数据中的对象进行分类或分组。

其主要目标是将相似的对象放在同一组中，而将不相似的对象放在不同的组中，以便研究者能够更好地理解数据的结构和特征。

在《SPSS数据分析与应用》第6章中，聚类分析被详细地介绍了。

该章节主要包括以下内容：聚类分析的基本概念、聚类分析的步骤、聚类分析的常见算法以及聚类分析的应用。

聚类分析的基本概念是指将一组数据中的对象根据其相似性进行分组的过程。

相似性可以通过计算对象之间的距离或相似性度量来确定。

距离可以是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等，而相似性度量可以是相关系数、余弦相似度等。

聚类分析的步骤包括：选择变量、选择聚类算法、设置聚类分析选项、运行聚类分析、解释和评估聚类结果。

其中，选择变量是指从原始数据中选择要参与聚类的变量；选择聚类算法是指选择适合研究问题的聚类算法，常见的有层次聚类、K均值聚类等；设置聚类分析选项是指设置聚类分析的参数，如距离度量、聚类方法等；运行聚类分析是指将设置好的聚类分析选项应用到原始数据中进行聚类分析；解释和评估聚类结果是指根据聚类分析的结果，对不同的聚类进行解释和评估。

聚类分析的常见算法有层次聚类和K均值聚类。

层次聚类是一种通过生成层次树状结构将数据分成不同的聚类的方法。

它可以分为凝聚法和分立法两种，其中凝聚法是自下而上的将对象进行合并，而分立法则是自上而下的将对象进行分割。

K均值聚类是一种迭代的聚类算法，它将数据划分为K个聚类，每个聚类中的对象与其他聚类中的对象的差异最小。

聚类分析的应用非常广泛，它可以用于市场分割、群体分析、图像分析等领域。

在市场分割中，聚类分析可以根据消费者的属性和行为将市场细分为不同的目标市场，以便企业能够更好地满足不同目标市场的需求；在群体分析中，聚类分析可以将相似的个体划分为同一个群体，以便研究者能够更好地理解不同群体的特征和行为规律；在图像分析中，聚类分析可以将图像中的像素根据其颜色和亮度进行分组，以便研究者能够更好地理解图像的结构和特征。

第九章SPSS的聚类分析聚类分析是一种将相似个体或对象归类到同一组中的统计方法，它通过测量个体或对象之间的相似性或距离来确定聚类的结构。

聚类分析在许多领域中都有广泛的应用，如市场分析、社会科学研究和生物学等。

在SPSS中进行聚类分析可以帮助研究人员和分析师更好地理解数据的结构和模式。

SPSS的聚类分析功能位于“分析”菜单下的“分类”子菜单中。

在打开聚类分析对话框后，用户需要选择聚类变量，并可以设置合适的聚类方法和距离度量。

可以使用的聚类方法包括层次聚类和K均值聚类，常用的距离度量有欧氏距离和曼哈顿距离等。

此外，用户还可以选择是否进行标准化处理和设置聚类数目等。

在进行聚类分析之前，用户需要对变量进行适当的数据准备工作，如缺失值处理、异常值处理和变量转换等。

这些数据准备步骤可以在“转换”菜单中的相应功能中完成。

对于聚类分析的结果，SPSS提供了多种显示和解释的方法。

在聚类过程完成后，SPSS会自动生成聚类结果的总结报告，该报告包含了关于聚类数目和每个聚类的统计信息。

用户可以通过“聚类概括”选项卡中的预览按钮查看聚类结果的总结报告。

此外，用户还可以通过“数量聚类输出”选项卡中的可视化按钮来生成聚类结果的可视化图形，如散点图和聚类树等。

在解释聚类分析的结果时，用户应该关注聚类数目和每个聚类的特征。

聚类数目可以根据数据的结构和目标进行选择，一般来说，聚类数目越多，聚类结果更详细，但也更复杂。

每个聚类的特征指的是在该聚类中具有相似特征的个体或对象。

用户可以通过查看每个聚类的平均值和标准差来得到关于每个聚类的特征。

总之，在SPSS中进行聚类分析可以帮助研究人员和分析师更好地理解数据的结构和模式。

通过选择合适的聚类变量、聚类方法和距离度量，以及适当的数据准备和结果解释，用户可以得到有关数据聚类结构的有用信息。

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。

第十讲聚类分析SPSS操作聚类分析是一种数据挖掘的方法，用于将样本数据按照相似性进行分组。

SPSS是一款功能强大的数据分析软件，提供了丰富的聚类分析功能，下面将介绍如何使用SPSS进行聚类分析。

首先，打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据文件。

可以通过点击“文件”菜单中的“打开”选项，选择相应的数据文件进行导入，或者直接将数据拖拽到SPSS软件界面上。

导入数据之后，在SPSS软件的数据视图中，可以查看数据的各个变量和观察值（样本）。

接下来，点击“分析”菜单中的“分类”选项，然后选择“聚类”。

在聚类分析对话框中，首先需要选择要进行聚类分析的变量。

可以将所有要分析的变量移动到“变量”列表中，或者点击“添加全部”按钮，将所有变量添加到“变量”列表中。

在聚类分析对话框中，还有一些其他的配置选项，如“距离测度”、“规范化方法”、“分散度”等，可以根据实际需求进行设置。

其中，距离测度指的是计算样本间相似性的方法，常用的有欧几里得距离、曼哈顿距离等；规范化方法用于对变量进行标准化；分散度用于定义聚类的紧密度。

配置好相关选项之后，可以点击“聚类”按钮开始进行聚类分析。

SPSS会根据所选的变量和配置选项，对样本进行聚类，并在输出视图中呈现聚类结果。

聚类分析的输出结果包括聚类分布表、聚类变量表、聚类映射表等。

聚类分布表显示了每个聚类中的样本数量；聚类变量表显示了每个聚类中各个变量的均值；聚类映射表显示了每个观察值所属的聚类。

分析完毕后，可以根据聚类的结果对样本进行分类。

可以基于聚类分布表和聚类映射表，将样本分为不同的类别，并对每个类别进行描述和解释。

此外，可以对每个类别的特点进行进一步的分析，比如对不同类别的平均值进行比较，以了解不同类别之间的差异。

聚类分析还可以进行一些其他的操作，比如对聚类结果进行可视化展示。

可以使用SPSS的图形功能，绘制散点图或热力图，将样本点按照聚类分组进行呈现，以便更直观地了解聚类结果。

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（分析) →Classify (分类，归类）→Hierachical Cluster Analysis（层序聚类分析）→Method(方法，条理,）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（Z—Scores, 英文名又叫Standardized Population Data，是以标准差单位来表现的一组观察值):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。