SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。聚类
分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对
数据的归类和分组。判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解
不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。
首先，我们来介绍聚类分析。聚类分析是根据数据之间的相似性进行
归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。
它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。在SPSS中进行聚
类分析的步骤如下：
1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选
择需要进行聚类分析的数据集。
2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类
分析的变量。可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。
3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离
测度和聚类算法。距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距
离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。根据具体的数据特点，选择合适的参数。
4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并
生成聚类的结果。聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我
们对数据的理解和分析。
接下来，我们来介绍判别分析。判别分析是一种通过建立数学模型，
根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。判别分析可以帮助我
们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。在SPSS中进行判别分析的步骤如下：
1.载入数据集：同样，在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行判别分析的数据集。
2.设置判别变量和预测变量：在"分析"->"分类"->"判别"中，选择需
要进行判别分析的变量。判别变量是被判别的变量，而预测变量是用来预
测判别变量的变量。
3.设置判别参数：在参数设置的对话框中，可以选择不同的判别方法，比如线性判别分析、对数几率判别分析等。根据具体分析目的和数据特点，选择合适的参数。
4.进行判别分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行判别分析，并
生成判别的结果。判别结果可以通过判别函数、ROC曲线等方式展示，帮
助我们理解不同变量对于数据分类的影响程度。
聚类分析和判别分析是SPSS统计分析中很常用的方法，它们可以帮
助我们理解数据的内在特点和组织结构，实现数据的归类和分组，同时可
以帮助我们理解不同因素对于数据分类和预测的重要性。掌握和应用这两
种方法能够更好地帮助我们进行数据分析和决策。
