SPSS聚类分析实验报告

聚类分析实验报告一、实验数据2013年，在国内外形势错综复杂的情况下，我国经济实现了平稳较快发展。

全年国内生产总值568845亿元，比上年增长7.7%。

其中第三产业增加值262204亿元，增长8.3%，其在国内生产总值中的占比达到了46.1%，首次超过第二产业。

经济的快速发展也带来了就业的持续增加，年末全国就业人员76977万人，其中城镇就业人员38240万人，全年城镇新增就业1310万人。

随着我国城镇化进程的不断加快，加之农业用地量的不断衰减，工业不断的转型升级，使得劳动力就业压力的缓解需要更多的依靠服务业的发展。

（一）指标选择根据指标选择的可行性、针对性、科学性等原则，分别从服务业的发展规模、发展结构、发展效益以及发展潜力等方面选择14个指标来衡量服务业的发展水平，指标体系如表1所示：表1 服务业发展水平指标体系（二）指标数据本次实验采用的数据是我国31个省（市、自治区）2012年的数据，原数据均来自《2013中国统计年鉴》以及2013年各省（市、自治区）统计年鉴，不能直接获得的指标数据是通过对相关原始数据的换算求得。

原始数据如表2所示：表2（续）二、实验步骤本次实验是在SPSS中分别利用系统聚类法和K均值法进行聚类分析，具体步骤如下：（一）系统聚类法⒈在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—Hierachical Cluster,调出系统聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。

在Cluster栏中选择Cases单选按钮，即对样品进行聚类（若选择Variables，则对变量进行聚类）。

在Display栏中选择Statistics和Plots复选框，这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。

⒉点击Statistics按钮，设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计量。

这里选择系统默认值，点击Continue按钮，返回主界面。

⒊点击Plots按钮，设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。

SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验的目的是通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。

通过聚类分析的结果，可以帮助我们更好地理解和解释数据。

二、实验步骤1.数据准备：选择合适的数据集进行分析。

数据集应包含若干个已知变量，以及我们需要进行聚类的目标变量。

2.打开SPSS软件，导入数据集。

3.对数据集进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值等。

4.进行聚类分析：选择合适的聚类方法和变量，进行聚类分析。

5.对聚类结果进行解释和分析，确定最佳的聚类数目。

6.对不同的聚类进行比较，看是否存在显著差异。

7.结果展示和报告撰写。

三、实验结果及分析在实验过程中，我们选择了学校学生的体测数据作为聚类分析的样本。

数据集共包含身高、体重、肺活量等指标，共有200个样本。

首先，我们进行了数据预处理，包括处理缺失数据和异常值。

对于缺失数据，我们选择用平均值进行填充；对于异常值，我们使用离群值检测方法进行处理。

然后，我们选择了合适的聚类方法和变量，使用K-means聚类算法对样本进行分组。

我们尝试了不同的聚类数目，从2到10进行了分析。

根据轮廓系数和手肘法定量评估了不同聚类数目下聚类效果的好坏。

最终，我们选择了聚类数目为4的结果进行进一步分析。

通过比较不同聚类结果的均值，我们发现不同聚类之间的身高、体重和肺活量等指标存在较大差异。

这说明聚类分析对样本的分类和分组是合理和有效的。

四、实验总结本次实验通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。

通过分析聚类结果，我们发现不同聚类之间存在显著差异，这为进一步研究和探索提供了参考。

聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们更好地理解和解释数据，对于从大量数据中发现规律和特征具有重要的应用价值。

总之，聚类分析是一种有力的数据分析工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。

青海大学财经学院
实验报告
实验项目名称SPSS分层聚类（R型）所属课程名称SPSS
实验类型验证型实验
实验日期2009-12-3
班级
学号
姓名
成绩
附件一：数据信息
附件二：变量聚类的相关系数矩阵附件三：聚类的凝聚过程表
附件四：聚为三类的冰柱图
附件五：变量聚类的树形图
表二变量聚类的相关系数矩阵
近似矩阵
案例矩阵文件输入
销售量S（千副）平均价格P
（英镑）
广告费用E（千英
镑）
平均日照H（小
时）
销售量S（千副） 1.000 -.922 .964 .973 平均价格P （英
镑）
-.922 1.000 -.885 -.851 广告费用E（千英镑）.964 -.885 1.000 .923 平均日照H（小时）.973 -.851 .923 1.000 图一聚为三类的冰柱图
图二变量聚类的树形图。

SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。

二、实验步骤1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。

2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。

3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。

4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。

三、实验数据本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。

下表展示了部分样本数据：样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好---------，------，------，------，---------，---------1，30，男，5000，大专，电子产品2，25，女，3000，本科，服装鞋包3，35，男，7000，硕士，食品饮料...，...，...，...，...，...四、实验结果1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。

2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。

-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。

-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。

3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。

这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。

五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。

SPSS聚类分析实验报告摘要：本实验旨在利用SPSS软件进行聚类分析，并通过实验结果分析数据的分布情况，揭示数据中的隐含规律。

通过聚类分析，我们将数据样本划分为不同的类别，以便更好地理解数据的特征、相似性以及群组之间的差异。

实验结果表明，SPSS软件在聚类分析方面具有较高的可靠性和准确性，能够有效地提取数据的特征和隐含信息，为数据分析提供有力支持。

1.引言2.实验方法2.1数据收集与准备本实验使用到的数据集是从公开渠道获取的一份包含各个地区收入、消费、教育等特征的数据集。

为了保护数据安全和隐私，将被分析的数据进行了匿名化处理。

2.2SPSS操作步骤（1）导入数据集：将数据集导入SPSS软件，并进行数据检查和处理，确保数据的完整性和准确性。

（2）选择合适的聚类算法：根据实验目的和数据特点选择适合的聚类算法，这里选择了k-means算法作为聚类算法。

（3）设置聚类参数：设置聚类的类别数、迭代次数等参数，以得到最优的聚类结果。

（4）进行聚类分析：运行聚类分析模块，观察聚类结果和聚类中心的分布情况。

（5）结果解释与分析：根据聚类结果，对不同类别的数据进行特征分析和差异比较，以更好地理解数据的特点和分布规律。

3.实验结果与分析通过SPSS软件进行聚类分析，得到了数据样本的聚类结果。

根据平均轮廓系数和间隔分析等指标，确定了最优的聚类类别数，并得到了每个类别的聚类中心和分布情况。

3.1聚类类别数的确定为了确定合适的聚类类别数，使用平均轮廓系数方法和间隔分析方法进行评估。

通过计算不同聚类类别数下的平均轮廓系数和间隔分析值，选择具有最大平均轮廓系数和最小间隔分析值的类别数作为最优的聚类类别数。

经过计算分析，确定了聚类类别数为33.2聚类结果与分析根据聚类类别数为3的聚类结果，将数据样本分为了三组。

分别对每组数据进行了特征分析和差异比较。

3.2.1类别1：高收入、高教育水平、低消费该类别的个体具有较高的收入水平和教育水平，但消费水平较低。

《SPSS统计软件应用》实验报告册20 - 20 学年第学期班级：学号：姓名：授课教师：实验教师：实验学时：实验组号：目录实验一SPSS的数据管理 (3)实验二描述性统计分析 (5)实验三均值检验 (6)实验四相关分析 (7)实验五因子分析 (8)实验六聚类分析 (11)实验七回归分析 (13)实验八判别分析 (14)实验一SPSS的数据管理一、实验目的1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置；2．掌握SPSS的数据管理功能。

二、实验内容及步骤：1、定义spss数据结构。

下表是某大学的一个问卷调查，要求将问卷调查结果表示成spss可识别的数据文件，利用spss软件进行分析和处理。

练习：创建数据文件的结构，即数据文件的变量和定义变量的属性。

表1 大学教师基本情况调查表1.定义spss数据结构。

下表是某大学的一个问卷调查，要求将问卷调查结果表示成spss可识别的数据文件，利用spss软件进行分析和处理。

练习：创建数据文件的结构，即数据文件的变量和定义变量的属性。

实验步骤：（1）、打开定义变量的界面启动SPSS，进入主界面，单击图6-2所示的屏幕左下角的“Variable View”选项卡，打开定义变量的表格。

（2）、输入变量名，符合变量的命名规则在“Name”列的第一个单元格输入第一个变量名，如：“xm”。

（3）、确定变量类型，单击“Type”列的第一个单元格，如图6-3所示，SPSS的默认变量类型为数值型。

单击数值型变量后的“···”，弹出如图6-4所示的对话框，用户可以从该对话框中选择其他的变量类型。

（4）、设置字段值（5）、依次按要求输入完毕即可实验结果：实验分析：本实验，主要是按照要求一步一步来设置条件即可完满完成实验。

2 、高校提前录取名单的确定某高校今年对部分考生采取单独出题、提前录取的招生模式。

现有20名来自国内不同省市的考生报考该校，7个录取名额。

SPSS因子、聚类案例分析报告.doc《多元统计分析SPSS》实验报告实验课程：基于 SPSS的数据分析实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院：xxx 学院年级专业班： xxx 班学生姓名：xxx 学号： 015完成时间：2016 年 x 月 x 日开课时间：2016 至 2017 学年第 1 学期成绩教师签名批阅日期实验项目：中国上市银行竞争力分析（一）实验目的本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8 个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。

最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。

（二）实验资料通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。

具体数据如下所示：十家同类型上市商业银行2012 年指标盈利能力安全能力发展能力资产利润资产负债资本充足每股收益贷款增长存款增长总资产增率不良贷款率率率增长率率率长率平安银行% % % % % % % % 浦发银行% % % % % % % % 建设银行% % % % % % % % 中国银行% % % % % % % % 农业银行% % % % % % % % 工商银行% % % % % % % 10% 交通银行% % % % % % % % 招商银行% % % % % % % % 中信银行% % % % % % % % 民生银行% % % % % % % %（三）实验步骤1、选择菜单2、选择参与因子分析的变量到( 变量 V) 框中3、选择因子分析的样本4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法8、在所示窗口中点击（选项）按钮（四）实验结果及分析分析结果如下表所示。

SPSS聚类分析实验报告一.实验目的：1、理解聚类分析的相关理论与应用2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、3、熟练SPSS软件相关操作4、熟悉实验报告的书写二•实验要求：1、生成新变量总消费支出=各变量之和2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL故图也行）4、利用K-Mean法把31省分成3类5、对聚类分析结果进行解释说明6完成实验报告三•实验方法与步骤准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。

分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。

四、实验结果与数据处理：1•用系统聚类法对所有个案进行聚类：j地区負品支出衣舌支出居性支出家庭设審圧服医疗保储支出交通和通信支文化与娱乐服其它荷品和服务支出出需支出务支岀C39Z902087 911677.351377.771327 2234M.912M1.9384849祈工180229141B.OO916 161033 703437.152596.09砂0 441567.581615.571119.931275 642454 3S1899.50588.73579C 721251 251606 27972 24617362196 S61786 00499 30rjf6746 521230 721925.211208 03339 503419 742375 96653.76河北3335 231225.941344.47693.56923 831398.351001 01395.93山西3052.571206.091245.00612.5&774.8913+0.901229.6A331 14吉林3767 851570.681344.41710.281171 251363.911244.5650609 3784 721606.371128 14618.76948.441191.311001.48402.69河面3675751444.631030 10866 72941.321374.761137 1641B.04 3702 18125S69910.34597 72828 571076.631135.70387.533784 S11165 66923.52544 01716 731116 56903 07332.49宁夏376B 591417471181 7171622390 0515745712跖羽500 12 3694 911513.428M 36669 8770G 161255.87151237444 204211.442203.5913&4一45948.87112&.031TW.651641 17加-述辽宁4658. &Q1586.811314.7S785.671079 811773 261495.90585.787十 1 二1 1、詩ES宽虞■W标荟值缺失底塑标准学符串8卅无无8A^X(N)食品交出M㈣82无无B=t衣蒼支出82无无S至右居住支出a2无无$走右家腥谡备佥…S2无无S走右耒彌医疗保健去出S2无无芋右未知交通和通信32无无三右未知文化与溟乐82无无3三右未知苴它荷品和数值(M)82无无未和1 ______生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示:地区食品更出衣着支出居住支出宏庭设备及匪医疗煤健芟出交通和迪信支文化与握乐船苴它商腊手朋H 岀気主出务吏出总稍费支出北亲6392 902007 91157? 351377 771327.223420 912901 93&48 49浙辽6118 461802 291419 00916 161033 703437 152506 W54^361TB58J 去津5940 441567.581615.671119.931275 642454 3S1899.60608J316561.7 m5790721281.251606,27972.24617.362196.8B1786.00499.3014750.0广东67^6.621230.721925.211209.03S29.M3419.742375.966537618439.5河北3335.231225.941344 47693.&G923.83139®. 351001.01395.9310318.3』西3062571205 89124500612.59774 891340M1229 6€331.149792.6吉林376? 651570 681344 41710 281171 251363 91T244 弭506 0911679 0 3?S4 ??1600 371128 1461$ 7694S441191 311001 4S402 &910GQ3 9河旬3575.751444.631080 10B66 72941321374761137.16418.0410838.4甘京3702.181255.69910,34597.72S38.571076.631136.70387.539895.3 3784 8111185.56923,62644.01716761116.569Q8.Q73324996113.8'宁夏3768.091417.471181.7171622BM.O51574.671286. M500 1211334.4 3694.81151142的白3B£69 877W161255.971012.37444.20101&7.04211 482203 5913M 46949 3?1126 0317«r«51641 17710 3713994 6些宁4658 00［阴E n1314 797砧砺1079 811773 261495 90586 7613280 0.----------------- —I.；2.对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示:得出结论:■+ T检验［飯据巔°】\Document5 and Settings'.Administrator 面l耒板题3.对各省的总消费支出做出条形图，如图所示:4 •对聚类分析结果进行解释说明：K均值分析将这样的城市分为三类：第一类北京、上海、广东第二类除第一类第三类以外的第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。

一、实验目的及要求：1、目的用SPS歎件实现聚类分析及其应用2、内容及要求用SPSS寸实验数据运用系统聚类法和K均值聚类法进行分析二、仪器用具：三、实验方法与步骤准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel,并进一步导入到SPSS 数据文件中。

分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高，因此，在以下的分析过程中，先采用系统聚类法分析，得出相应结果和碎石图（即聚合系数随分类数变化的曲线图），根据碎石图来判定分几类比较合适，然后再用K均值聚类法进行聚类分析得出结果，比较两结果的异同，以得到比较可信的结果。

四、实验结果与数据处理：1）用系统聚类法对所有个案进行聚类：采用Z分数对数据进行标准化处理。

以下图一为聚类方法为“组间联接”时的冰柱图，图二为聚类方法为“Ward法”时的冰柱图，图三为聚类方法为“质心聚类法”时的冰柱图。

不难看出在分五类的情况下，（未标出的所有为一类）图一的分类为：北京；天津；上海、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 图二的分类为：北京；天津；上海、海南、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 图三的分类为：北京；天津；上海、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 聚类方法为“组间联接”与“质心聚类法”时分五类的情况是一样的，而聚类方法为“ Ward法”时与它们两个有些许差别，但总的来说在分五类时，比较可信的结论是北京、天津单独为一类，辽宁、四川、江苏、山东为一类，上海、浙江、广东为一类，在海南省的划分上有些差异，“Ward法”中将其与上海、浙江、广东分为一类，但是其余两个将海南与未列出各省划为一类。

-i-宴时天泮*rs1祈江总S■a-■*囲湼41片十Um2.z*flt.躺7出-27屠s-E^.-r京*?盍M$二豊1R—UU-S甲oL'l«卑.r:'二：必Ifi押?.-林®畳汇24*狼一7护.丁2tr.*K二用二S爲<!«±rlj自4 - *>12）系统聚类法分析时的碎石图：聚类方法为“组间联接”时的碎石图：Itu 江」i若养；’5-图三120. 000 100. 000 80. 000 60. 000 40. 000 20. 000OOOO30O聚类方法为“ Ward 法”时的碎石图:聚类方法为“质心聚类法”时的碎石图:由这三个图可以看出在聚类方法为“ Ward 法”时的碎石图不如另外两个图落 差那么明显，但是综合这三个图来看，分五类还是相对比较合理的，这也是为什么 在第一部分的分析中只看了分五类时的情况，而且在下面的K 均值聚类分析中，也聚合系敌4----------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------250.000 200. 000 150, 000 100.000 50. 000 .000分类数1J0. 000 100.00030. 00060. 000 10. 000 20. 000OO将指定聚类数为5.3)K均值聚类:在下页表一中显示了样品的分类情况，我们看到，K均值聚类法将所分析的31 个省、市、自治区分为这样的五类:1:北京；2:福建、海南；3:辽宁、江苏、山东、四川；4:天津、上海、浙江、广东；5:剩下的20个省、市、自治区。

喀什大学实验报告《多元统计分析SPSS》实验报告实验课程：基于SPSS的数据分析实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院： xxx学院年级专业班： xxx班学生姓名： xxx 学号： XXXX1808015 完成时间： XXXX年x月x日开课时间： XXXX 至 2017 学年第 1 学期实验项目：中国上市银行竞争力分析（一）实验目的本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其XXXX 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。

最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。

（二）实验资料通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。

具体数据如下所示：十家同类型上市商业银行XXXX年指标（三）实验步骤1、选择菜单2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中3、选择因子分析的样本4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法8、在所示窗口中点击（选项）按钮（四）实验结果及分析分析结果如下表所示。

相关性矩阵每股收益增长率贷款增长率存款增长率总资产增长率相关性资产利润率.383 -.144 -.404 -.359 不良贷款率-.207 -.025 -.009 -.086资产负债率.563 -.166 .105 .494资本充足率-.479 .357 .044 -.392每股收益增长率 1.000 -.366 -.345 .159贷款增长率-.366 1.000 .922 .551存款增长率-.345 .922 1.000 .738总资产增长率.159 .551 .738 1.000显著性（单尾）资产利润率.137 .346 .124 .154 不良贷款率.283 .472 .490 .407资产负债率.045 .323 .386 .073资本充足率.081 .155 .452 .131每股收益增长率.149 .164 .330贷款增长率.149 .000 .049存款增长率.164 .000 .007总资产增长率.330 .049 .007 通过观察原始变量的相关系数矩阵，可以看到，矩阵中存在许多比较高的相关系数，并且大多数变量通过了原假设为相应变量之间的相关系数为0的t假设。

四川理工学院SPSS上机实验报告课程名称：SPSS统计分析高级教程专业班级：2012级统计2班姓名：雷鹏程学号：12071050109指导教师：林旭东实验日期： 2014年12月31日实验名称：聚类分析-层次聚类法一、实验案例根据中、美、法等7个国家的裁判和未经过严格训练的体育爱好者对300次体操表演给出的评分的差异将他们分为适当的若干类，并对结果加以解释现希望根据，具体的数据见文件judges.sav 。

二、实验预分析流程图三、实验目的3.1、掌握利用SPSS 层次聚类法、K-均值法。

3.2、解释运行结果。

3.3、得出最终的实验结论四、实验操作步骤和结果描述4.1初步分析：（1）选择“”→“” →“”菜单项。

（2）将8个指标1x ～8x 选人“”列表框。

（3）在“聚类”选项组中选择“”。

（4）在“”中选中“”，点击“”。

（4）点击“ok ”。

得到如下表1：分析研究问题，确定进行聚类的分析变量表1聚类表* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+法官2 2 ─┬───┐法官4 4 ─┘├─────────────────────────────────────────┐法官6 6 ─────┘│法官3 3 ─┬─────┐├─┐法官5 5 ─┘├───────┐││法官7 7 ───────┘├───────────────────────────────┘│法官1 1 ───────────────┘│法官8 8 ─────────────────────────────────────────────────┘图1聚类树状图图2聚类冰柱图结果解释：由表1的聚类表可得，“Cluster Combined”列给出了在某一步骤中哪些对象会参与合并，可见第一步是变量2和变量4合并，第二步是变量3和变量5进行合并。

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。

聚类分析实验报告SPSS一、实验目的：1.掌握聚类分析的基本原理和方法；2.了解SPSS软件的使用；3.通过实际数据分析，探索样本数据的聚类结构。

二、实验步骤：1.数据预处理：a.收集并导入样本数据；b.对数据进行初步探索和了解，包括数据描述统计、缺失值处理等；2.聚类分析：a.选择合适的变量进行聚类分析；b.选择聚类算法和相似性度量方法；c.进行聚类分析，得到聚类结果；d.检验聚类结果的稳定性和合理性；3.结果解释：a.对聚类结果进行解释和描述，给出每个聚类的特点和含义；b.使用图表展示聚类结果，以便更直观地理解；c.对聚类结果进行验证和评估，如通过交叉验证等方法；4.结论：a.总结分析结果，给出对样本数据的聚类结构的总体认识；b.提出有关样本数据的进一步探索方向和建议。

三、实验结果与分析：1.数据预处理：样本数据包括了多个变量，我们首先对这些变量进行初步的探索和分析，了解它们的分布情况和特点。

同时，对于缺失值的处理，我们采取了删除或插补的方法，以保证后续分析的准确性和完整性。

2.聚类分析：在选择变量时，我们考虑到了变量之间的相关性，以及对聚类结果的解释性。

通过SPSS软件，我们选择了合适的聚类算法和相似性度量方法，进行了聚类分析。

3.结果解释：根据聚类结果，我们将样本数据划分为多个聚类群组。

对于每个聚类群组，我们进行了详细的解释和描述，给出了其特点和含义。

通过图表的展示，我们能更直观地理解每个聚类群组的分布情况和区别。

4.结论：综合分析结果，我们得出了对样本数据聚类结构的总体认识。

同时，我们提出了进一步探索的方向和建议，以获取更多的知识和信息。

四、实验总结：通过这次实验，我们掌握了聚类分析的基本原理和方法，了解了SPSS软件的使用。

通过实际数据的分析，我们能够更深入地理解样本数据的聚类结构，为进一步的研究和应用提供了基础。

在实验过程中，我们也遇到了一些问题和困难，但通过团队合作和专业指导，我们得以顺利完成实验，并取得了较好的结果。

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、数据分析聚类案例处理汇总a,b案例有效缺失总计N 百分比N 百分比N 百分比31 100.0 0 .0 31 100.0a. 平方Euclidean 距离已使用b. 平均联结（组之间）平均联结（组之间）聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集 1 群集 2 群集 1 群集 21 12 17 15812.985 0 0 112 29 31 18798.951 0 0 93 3 30 26251.212 0 0 44 3 4 34450.926 3 0 75 24 28 49554.842 0 0 236 7 8 52033.781 0 0 167 3 16 53706.678 4 0 98 14 20 69551.264 0 0 119 3 29 80466.160 7 2 1710 5 6 80937.213 0 0 1611 12 14 85815.099 1 8 1812 21 23 99922.108 0 0 1413 13 19 108425.092 0 0 2714 18 21 152222.417 0 12 1915 22 25 152739.341 0 0 1916 5 7 169054.627 10 6 2217 3 27 186596.903 9 0 1818 3 12 246368.676 17 11 2419 18 22 260667.112 14 15 2520 2 10 325251.759 0 0 2721 1 11 353495.754 0 0 2822 5 15 369923.624 16 0 2423 24 26 381145.245 5 0 2624 3 5 442501.916 18 22 2525 3 18 476733.957 24 19 2626 3 24 861845.040 25 23 2927 2 13 980190.931 20 13 2928 1 9 1063411.550 21 0 3029 2 3 2476743.614 27 26 3030 1 2 7444712.108 28 29 0树状图C A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+安徽 12 -+湖北 17 -+江西 14 -+广西 20 -+青海 29 -+-+新疆 31 -+ |河北 3 -+ |宁夏 30 -+ |山西 4 -+ |河南 16 -+ |陕西 27 -+ |吉林 7 -+ |黑龙江 8 -+-+内蒙古 5 -+ +-+辽宁 6 -+ | |山东 15 ---+ |海南 21 -+ | |四川 23 -+ | +-----------+湖南 18 -+-+ | |重庆 22 -+ | |云南 25 -+ | |贵州 24 -+-+ | +-------------------------------+甘肃 28 -+ +-+ | |西藏 26 ---+ | |福建 13 -+-----+ | |广东 19 -+ +---------+ |天津 2 ---+---+ |江苏 10 ---+ |北京 1 ---+---+ |浙江 11 ---+ +-----------------------------------------+上海 9 -------+三、结果分析聚类分析结果如下：类别地区1—经济高度发达地区上海；2—经济发达地区江苏、北京、浙江；3—经济较发达地区福建、广东、天津；4—经济发展一般地区安徽、湖北、江西、广西、青海、新疆、河北、宁夏、山西、河南、陕西、吉林、黑龙江、内蒙古、辽宁、山东、海南、四川、湖南；5—经济发展落后地区西藏、贵州、甘肃、重庆、云南；聚类结果的五大类，基本上是根据区域经济发展环境的相似性相聚成类，并按照发展环境的优越程度由高到低排列的。

实验报告
3、实验步骤（最好有截图）：
1.先打开常用软件里的SPSS 11.5 for Windows.exe,在Variable View 中根据题目输入相关数据,如下图所示
2.在Data View中先输入数据,结果如下图所示
3.首先试用系统聚类法对相关数据进行聚类
4.选择菜单:【Analyze】→【Classify】→【Hierarchical Cluster】，然后选择参与层次聚类分析的变量两次语文考试的成绩到
【Variable（s）】框中，再选择一个字符型变量“人名”作为标记变
量到【Label Cases by】框中。

5.按“Plots”后进行选择
6.按“Statistics”后进行选择
7.按“Method”后进行选择
8.对第一个表格进行保存，并且命名为“语文水平.sav”，同时保存输出结果
4、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题：
1.首先试用系统聚类法对相关数据进行聚类
2.K-均值法进行聚类分析后的输出结果。

第1篇随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。

聚类分析作为数据挖掘中的关键技术之一，对于发现数据中的潜在结构具有重要意义。

近期，我参与了一次聚类分析实验，通过实践操作，我对聚类分析有了更深入的理解和体会。

一、实验背景与目的本次实验旨在通过实际操作，掌握聚类分析的基本原理和方法，并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行聚类分析。

实验过程中，我们构建了合规的数据集，并针对不同的数据特点，选择了合适的聚类算法进行分析。

二、实验过程与步骤1. 数据准备：首先，我们需要收集和整理实验所需的数据。

数据来源可以是公开数据集，也可以是自行收集的数据。

在数据准备过程中，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。

2. 数据探索：对数据集进行初步探索，了解数据的分布特征、数据量、数据类型等。

这一步骤有助于我们选择合适的聚类算法和数据预处理方法。

3. 建立数据模型：根据实验目的和数据特点，选择合适的聚类算法。

常见的聚类算法有K-means、层次聚类、密度聚类等。

在本实验中，我们选择了K-means算法进行聚类分析。

4. 聚类分析：使用所选算法对数据集进行聚类分析。

在实验过程中，我们需要调整聚类参数，如K值（聚类数量）、距离度量方法等，以获得最佳的聚类效果。

5. 结果分析：对聚类结果进行分析，包括分类关系图、分类剖面图、分类特征和分类对比等。

通过分析结果，我们可以了解数据的潜在结构和规律。

6. 实验总结：对实验过程和结果进行总结，反思数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面的问题。

三、实验体会与反思1. 数据理解的重要性：在进行聚类分析之前，我们需要对数据有深入的理解。

只有了解数据的背景、分布特征和潜在结构，才能选择合适的聚类算法和参数。

2. 特征选择与预处理：特征选择和预处理是聚类分析的重要步骤。

通过选择合适的特征和预处理方法，可以提高聚类效果和模型的可靠性。

SPSS上机考试姓名：班级：学号：实验一：聚类分析一、实验问题某校从高中二年级女生中随机抽取16名，测得身高和体重数据如下表：试分别利用最短距离法、最长距离法、重心法、类平均法、中间距离法将它们聚类(分类统计量采用绝对距离)，并画出聚类图。

二、实验步骤1、1.数据处理：在SPSS中的Data View中导入数据，并在Variable View中定义变量。

2、点击“Analyze-Classify-Hierarchical Cluster，打开Hierarchical Cluster的对话框，从左侧将2个聚类指标选入Variables栏中，将表示序号（字符串）选入Lable Cases By栏中按“Plots”按钮，在弹出的窗口中选中Dendrogram（谱系图）选项，按“Continue”返回主对话框。

再按“Method”按钮，在Cluster Method，下面就各种方法进行结果输出。

3.结果输出（1）最短距离法分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Nearest neighbor返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：（2）最长距离法分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Furthest neighbor返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：(3)重心法分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Centroid clustering返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：（4）类平均法-组间平均法分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Between-groups linkage返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：（5）中间距离法分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Median clustering返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：分析：就以中间聚类法为例，当采用绝对距离时，分为3类的时候分别为：①5 12 13 15 16 1 6 7②4 ③8 11 9 10 2 14基于上述各种聚类方法的分析可知，分为3类的时候各个方法相似度最高，所以将其分为3类最为合适。

聚类分析为了研究全国各地的城镇家庭收支的分布规律，共抽取28个省、市、自治区的农民生活消费支出的6个有关指标的数据资料。

用表中的数据做谱系聚类，画出谱系图，确定消费支出类型。

地区食品支出住房支出衣着支出其他支出北京190 43 60 49天津135 36 44 36河北95 22 22 22山西104 25 9 18内蒙128 27 12 23辽宁145 32 27 39吉林159 33 11 25黑龙江116 29 13 21上海221 38 115 50江苏144 29 42 27浙江169 32 47 34安徽153 23 23 18福建144 21 19 21江西140 21 19 15山东115 30 33 33河南101 23 20 20湖北140 28 18 20湖南164 24 22 18广东182 20 42 36江西139 18 13 20四川137 20 17 16贵州121 21 14 12云南124 19 14 15陕西106 20 10 18甘肃95 16 6 12青海107 16 5 8宁夏113 24 9 22新疆123 38 4 17【结果与分析】一、欧氏距离平方、组间平均距离连接法Case Processing Summary(a)CasesValid Missing Total N Percent N Percent N Percent28 100.0 0 .0 28 100.0a Average Linkage (Between Groups)上表表示进行聚类分析的有效样品是28个，无缺失值。

Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster FirstAppearsNext Stage Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 21 14 21 15.000 0 0 62 22 23 22.000 0 0 123 4 24 30.000 0 0 104 3 16 45.000 0 0 155 8 27 51.000 0 0 106 14 20 55.500 1 0 87 13 17 67.000 0 0 88 13 14 82.167 7 6 169 12 18 123.000 0 0 1410 4 8 141.000 3 5 1511 25 26 161.000 0 0 1812 5 22 179.000 0 2 1613 2 10 215.000 0 0 1914 7 12 302.500 0 9 2215 3 4 310.750 4 10 1816 5 13 333.600 12 8 2017 11 19 342.000 0 0 2318 3 25 386.000 15 11 2519 2 6 396.500 13 0 2120 5 28 617.250 16 0 2221 2 15 833.667 19 0 2422 5 7 915.222 20 14 2423 1 11 1021.000 0 17 2624 2 5 1225.875 21 22 2525 2 3 1757.844 24 18 2626 1 2 5112.264 23 25 2727 1 9 18396.630 26 0 0上表表示聚类过程，从中可知，聚类共进行27步；第一步首先合并距离最近的14号和21号样品，形成类G1；因为next stage=6，所以在第6步G1和20号进行复聚类，因此，在Stage Cluster First Appears里列的Cluster 1=1，Cluster 2=0；第二步，合并22号和23号样品，形成类G2；因为next stage=12，所以在第12步，G2和第5号样品进行复聚类，且Cluster 1=0，Cluster 2=2；第一次出现类类的合并在第8步，Cluster 1=7，Cluster 2=6，表示第7步和第6步合并形成的类在第8步合并；其余的类似，不再详细叙述。