下载文档原格式
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。
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。
![聚类分析结果解读_SPSS数据处理与分析_[共7页]](https://uimg.taocdn.com/b31106190508763230121278.webp)
第十一章数据的聚类分析化处理。
五、聚类分析的应用聚类分析在企业经营管理中的应用主要表现在以下几方面。
（1）细分市场。
可以根据顾客购买产品时追求的利益对顾客进行细分，使每个类别的顾客都是由追求利益相似的人组成，从而了解各个细分市场的特点，实施目标市场营销。
（2）研究顾客行为。
通过聚类分析确定同质的顾客群体，分别研究不同顾客群体的购买行为差异，并有针对性地实施不同的营销策略。
（3）研究市场竞争。
通过对产品和品牌的聚类，可以识别市场中相互竞争的产品和品牌。
往往同类型品牌之间比不同类型品牌之间的竞争更加激烈，企业通过自身产品与竞争产品的分析比较，以便有效地捕捉市场机会。
（4）选择试销市场。
通过将城市分为同质的组，选择可比的城市对不同营销策略进行市场测试的反应。
（5）压缩数据。
聚类分析是一种通用的数据压缩技术，可用来生成比单个观测值更容易识别的数据类别。
例如，为了描述顾客对产品使用方面的差异，可以先用聚类分析将顾客进行分组，然后用判别分析研究不同组别之间的差异。
调研实例11-1产品的类同感[4]449不同国家的消费者对不同品类中的品牌是如何认知的？出人意料的是，产品认知的类同率相当高。
产品类同指的是消费者觉得同一品类中的不同品牌彼此相似。
BBDO的最新研究显示，在28个国家调查的消费者中有2/3的人认为13个产品类别中的品牌是美国的。
调查的产品类别涵盖从航空公司到信用卡，再到咖啡。
所有国家全部品类总感知类同率为63%；日本最高，达99%；哥伦比亚最低，仅28%。
从品类来看，信用卡的感知类同率最高，为76%；香烟最低，为52%。
BBDO根据感知类同率对国家进行了聚类，得到了类同感水平和模式相似的群组。
最高的类同感数字来自法国和亚洲（83%），后者包括澳大利亚、日本、马来西亚和韩国。
法国属于这一组并不奇怪，因为法国的多数产品采用感觉导向的视觉性广告。
另一群是受美国影响的市场（65%），包括奥地利、比利时、丹麦、意大利、荷兰、南非、西班牙、英国和德国。
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。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法一、方法原理1.因子分析（FactorAnalysis）因子分析是从多个变量指标中选择出少数几个综合变量指标的一种降维的多元统计方法。
我们在多元分析中处理的是多指标的问题，观察指标的增加是为了使研究过程趋于完整，但由于指标太多，使得分析的复杂性增加；同时在实际工作中，指标间经常具备一定的相关性，使得观测数据所放映的信息有重叠，故人们希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能放映原有的全部信息，于是就产生了因子分析方法。
2.聚类分析（ClusterAnlysis）聚类分析是根据事物本身特性来研究个体分类的统计方法，是按照物以类聚的原则来研究的事物分类。
3.市场细分方法的流程图二、实证分析已调查35个城市的总人口、生产总值、消费总额、人均年工资、年度储蓄总额、年度财政总收入等数据，试对上述城市进行分类研究。
1.因子分析：·选用Analyze→DataReduction→Factor……·引入因子分析的6个变量（总人口、生产总值、消费总额、人均年工资、年度总储蓄额、年度财政总收入）·提取公因子的方法（Method）：主成分分析法·提取（Extract）可选：提取特征值大于1的因子·旋转（Rotation）的方法：方差最大正交旋转·因子得分（FactorScores）：作为新变量存入表 1 方差解释表（Total Variance Explained）表 2 旋转后的因子负荷矩阵（Rotated Component Matrix）2.聚类分析：·选用Analyze→Classify→K-MeansCluster……·引入聚类分析的2个变量（即上面的2个公因子）·聚类的数目（NumberofClusters）：3类·聚类方法（Method）：仅分类·储存新变量（SaveNewVariables）：聚类成员表 3 各类数量分布表（Number of Cases in each Cluster）3.均值多重比较：·选用Analyze→CompareMeans→One-WayANOVA……·将2个因子移入因变量，3个类移入“Factor”·多重比较方法（MultipleComparisons）：邓肯法Duncan 表 4 3个类对于因子1的重视程度比较表 5 3个类对于因子2的重视程度比较4．综合。
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.确定最正确分类〔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。
聚类分析spss
SPSS聚类分析是对数据集进行分类和分析的一种统计过程。
通过SPSS聚类分析，可以将数据集中的观察值划分为较小的簇，并了解每一簇的特点。
SPSS聚类分析的过程主要包括以下几步：
1）定义分类变量：首先，需要确定用于分类的变量类型，例如类别变量，数值变量，以及其他变量。
2）定义聚类目标：根据所选变量的类型，分析者可以自由定义聚类的方法和指标，例如聚类的数量，聚类的最大和最小大小，以及聚类的距离度量标准。
3）数据分析：使用SPSS中提供的聚类算法，根据定义的聚类目标，对数据集进行聚类分析，并计算出聚类的相关结果。
4）结果汇总：聚类分析完成后，SPSS会生成一系列统计图，可以比较不同聚类的结果，以及每组聚类中不同变量的取值情况。
5）结果应用：最后，分析者就可以根据聚类的结果，对数据集进行更有效的分析和解释，从而为业务决策提供合理的依据。
SPSS19.0实战之聚类分析这篇文章与上一篇的回归分析是一次实习作业整理出来的。
所以参考文献一并放在该文最后。
CNBlOG网页排版太困难了，又不喜欢live writer……聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。
本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean聚类。
其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。
由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。
评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。
分析数据依然采用线性回归所使用的标准化后的能源消费数据。
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。
1.表表1-1 数据汇总我们的数据经过预处理，所以缺失值个数为0.2. 由于相关矩阵过于庞大，无法在文档中贴出，得到的是一个非相似矩阵。
表1-2是样品聚类过程。
样品21和28在第一步合并为一类，它们之间的非相关系数最小，为0.211。
在下一次合并是第十步。
在第五步的时候，样品2、27、14组成一类，出现群集，样品个数为3。
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。
