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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。
IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。
聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。
IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。
1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。
（1）启动SPSS Modeler 14.2。
选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。
图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。
首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。
右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。
点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。
单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。
图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。
选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。
运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。
该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。
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：1.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。
2.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。
3.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。
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 21 28 .211 0 0 102 12 24 .465 0 0 63 2 27 .491 0 0 54 13 20 .585 0 0 95 2 14 .645 3 0 66 2 12 .678 5 2 77 2 7 .702 6 0 88 2 25 .773 7 0 99 2 13 .916 8 4 1110 21 29 1.085 1 0 1211 2 18 1.106 9 0 12表1-2 聚类过程我们可以通过更加形象直观的树状图来观察整个聚类过程和聚类效果。
如图1-2所示，最短距离法组内距离小，但组间距离也较小。
分类特征不够明显，无法凸显各个省份的能源消耗的特点。
但是我们可以看到广东省能源消耗组成和其他省份特别不同，在其他方法中也显现出来。
12 2 21 1.115 11 10 13 13 2 17 1.360 12 0 14 14 2 26 1.564 13 0 15 15 2 22 1.627 14 0 16 16 2 5 1.649 15 0 17 17 2 8 1.877 16 0 18 18 2 16 3.027 17 0 19 19 2 30 3.543 18 0 20 20 2 11 4.930 19 0 21 21 2 4 5.024 20 0 22 22 2 10 6.445 21 0 24 23 1 9 8.262 0 0 26 24 2 15 10.093 22 0 25 25 2 23 10.096 24 0 26 26 1 2 10.189 23 25 27 27 1 6 11.387 26 0 28 28 1 3 13.153 27 0 29 2911932.36728图1-2 最短距离法聚类图1.1.2 组间联接聚类组间联接聚类法定义为两类之间的平均平方距离，即。
中药聚类分析spss步骤操作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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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。
第九章作业问题：P235 9-4数据方法：聚类分析Q型聚类计算步骤：1.在“分析”菜单中的“分类”子菜单中选择“系统聚类”命令。
2.在“系统聚类”对话框中，从左侧变量列表中选择“tear_res,gloss,opacity”变量添加到因变量列表，“品种” 变量添加到标注个案列表。
3.在“绘制”中选择树形图，“统计量”中选择单一方案聚类数填3。
3.点击“OK”按钮。
结果及结论：表格 1 个案统计表格1说明20个样本都进入了聚类分析。
表格 2 聚类表阶数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 3 11 .100 0 0 42 5 16 .350 0 0 103 12 14 .360 0 0 114 3 7 .390 1 0 115 6 18 .590 0 0 146 1 9 .750 0 0 107 15 19 .980 0 0 128 2 10 1.100 0 0 99 2 8 1.320 8 0 1410 1 5 1.615 6 2 1311 3 12 1.927 4 3 1612 4 15 2.030 0 7 1513 1 17 2.315 10 0 1714 2 6 2.355 9 5 1515 2 4 3.087 14 12 1616 2 3 4.816 15 11 1817 1 13 6.706 13 0 1818 1 2 16.094 17 16 0表格2是各样本的距离矩阵，第一行表示先将第3份样本和第12份样本聚类，样本间距离为0.100，其他行以此类推。
表格 3 群集成员案例：成员 3 群集1: 2 12: 3 23: 4 24: 5 25: 6 16: 7 27: 8 28: 9 29: 10 110: 11 211: 12 212: 13 213: 14 314: 15 215: 16 216: 17 117: 18 118: 19 219: 20 2表格3说明样本2,6,10,17,18属于第一类，样本3,4,5,7,8,9,11,12,13,15,16,19,20属于第二类，样本14属于第三类。
