引用 基于SPSS的聚类分析的实用方法(层次聚类法和迭代聚类法)

【SPSS数据分析】SPSS聚类分析的软件操作与结果解读
在对数据进行统计分析时，我们会遇到将一些数据进行分类处理的情况，但是又没有明确分类标准，这时候就需要用到SPSS聚类分析。

SPSS聚类分析分为两种：一种为R型聚类，是针对变量进行的聚类分析；另一种为Q型聚类，是针对样本的聚类分析。

下面我们就通过实际案例先来给大家讲解Q型聚类分析。

我们搜集了31个样本的5种指标的数据，我们想根据5种指标的数据来将31个样本进行聚类分类。

（图1）
图1
操作步骤：
①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”（图2）
图2
③将“样本”选入个案标注依据，将γ1-5选入变量，并勾选下方“个案”标签（图3）
图3
④点击右侧“统计”按钮，将解的范围设置为2-4，意思为分聚为2,3,4类，这里可根据自己分类需求设置（图4）
图4
⑤点击右侧“图”，勾选“谱系图”（图5），点击右侧“方法”，将聚类方法设置为“组间联接”，将区间设置为“平方欧氏距离”（图6）
图5
图6
⑥点击“保存”，将解的范围设置为2-4（图7）
图7
⑦分析结果
图8
由上图（图8）可以看出，第一列为31个样本聚为4类的结果，第二列为31个样本聚为3类的结果，第三列为31个样本聚为2类的结果。

至于冰柱图和谱系图都是用图形化来进一步表达这个些结果，这里就不再赘述，想学习的朋友可以关注我们公众号进行深入学习。

以上就是今天所讲解的SPSS聚类分析的软件操作与分析结果详解，回顾一下重点，Q型聚类是根据变量数据针对样本进行的聚类。

然而还有R型聚类我们将在下一期中进行详细的讲解和分析。

敬请大家的关注！。

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。

基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析摘要：近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。

文章选用 8 个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平方和法，对我国 31 个省、直辖市及自治区的 2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。

这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。

关键词：消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议；一、引言近年来，随着我国经济的快速发展 , 城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。

但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。

为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。

二、消费结构的数据分析消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替代、制约的关系。

就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。

（一）数据来源为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用 2013 年全国数据（如表 1 所示），对全国 31 个省、直辖市、自治区进行聚类分析。

分析采用选用了城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。

banner学习者请关注这里：实例系列教程问题：spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。

整个操作怎么进行。

需要基本思路。

_问题描述：具体操作步骤，以前从未接触过，请高手指导，十分感谢答案1：： excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by；选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击ok即可。

答案2：： 基于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法）层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解.（一）层次聚类Analyze--; C1assify--;Hierachical Cluster在“C1uster”组中选择聚类类型：要进行变量聚类选择指定“Vanables”；要进行观测量聚类指定“Cases”。

指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“Variable[s]：”矩形框中；将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。

如果不使用系统默认值，或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项，则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。

1．确定聚类方法在主对话框中，点击“Methed”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框，即“Hierachical Cluster Analysis：Method”。

SPSS聚类分析方法选择一、导言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛使用的统计分析软件，其功能强大且易于操作。

聚类分析是SPSS中常用的一种数据分析方法，可以将相似的个体归为一类，帮助我们理解数据的结构和特征。

在进行聚类分析时，我们首先需要选择适合的聚类方法。

本文将介绍SPSS中常用的聚类方法，并讨论如何选择最适合的方法。

二、常见的SPSS聚类分析方法1. K均值聚类K均值聚类是SPSS中最常见的聚类方法之一。

该方法将样本分为K个簇，使簇内的样本相似度最大化，簇间的相似度最小化。

K均值聚类需要预先确定簇的个数K，并且聚类结果对初始点的选取敏感。

该方法适用于样本数较大、特征数较少的数据。

2. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，常用的有DBSCAN和OPTICS。

这些方法将样本集合中的数据点组成的簇定义为密度相连的点的最大集合。

密度聚类能够有效地处理一些非球形分布的数据，对噪声数据也有较好的鲁棒性。

3. 层次聚类层次聚类使用一种树状结构来组织数据，常用的有凝聚层次聚类和分裂层次聚类。

凝聚层次聚类从单个样本开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个包含所有样本的簇。

分裂层次聚类则从整个样本集开始，逐步将样本分割成小的、不相交的簇。

层次聚类可用于确定最佳的簇的个数，但在处理大型数据集时计算复杂度较高。

4. 二分K均值聚类二分K均值聚类将样本集合分为两个簇，并且分别对每个子簇进行迭代划分，直到满足预定的停止条件。

该方法适用于样本数较大、特征数较多的数据。

三、选择合适的聚类方法在选择SPSS聚类分析方法时，需要根据具体的数据集特点和分析目的进行考虑：1.数据集特点：数据集的样本数、特征数和分布形态对聚类方法的选择有很大影响。

如果样本数较大、特征数较少，并且数据呈现相对均匀的分布，可以选择K均值聚类。

如果数据集存在非球形分布、噪声数据等问题，可以考虑使用密度聚类方法。

聚类分析聚类分析：聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。

“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。

一、聚类分析可以分为：对样本进行聚类分析（Q型聚类）,此类聚类的代表是K-means聚类方法；对变量（标题）进行聚类分析（R型聚类），此类聚类的代表是分层聚类。

常见为样本聚类，比如有500个人，这500个人可以聚成几个类别。

下面具体阐述对样本进行聚类分析的方法说明（分层聚类将在之后的文章中介绍）：聚类分析（Q型聚类）用于将样本进行分类处理，通常是以定量数据作为分类标准。

如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类分析”功能，其会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

二、Q型聚类分析的优点：1、可以综合利用多个变量的信息对样本进行分类；2、分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚地表现其数值分类结果；3、聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。

三、分析思路以下分析思路为对样本进行聚类分析（1）指标归类当研究人员并不完全确定题项应该分为多少个变量，或者研究人员对变量与题项的对应关系并没有充分把握时，可以使用探索性因子分析将各量表题项提取为多个因子（变量），利用提取得到的因子进行后续的聚类分析。

特别提示：分析角度上，通过探索性因子分析，将各量表题项提取为多个因子，提取出的因子可以在后续进行聚类分析。

比如：可先讲20个题做因子分析，并且得到因子得分。

将因子得分在进一步进行聚类分析。

最终聚类得到几个类别群体。

再去对比几个类别群体的差异等。

（2）聚类分析第一步:进行聚类分析设置如果使用探索性因子分析出来的因子进行聚类分析，当提取出五个因子时，应该首先计算此五个因子对应题项的平均分，分别使用平均得分代表此五个因子(比如因子1对应三个题项，则计算此三个题项的平均值去代表因子1)，利用计算完成平均得分后得到的因子进行聚类分析。

第二步:结合不同聚类类别人群特征进行类别命名聚类分析完成后，每个类别的样本应该如何称呼，或者每个类别样本的名字是什么，软件并不能进行判断。