用SPSS进行聚类分析(中文版)
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SPSS聚类分析具体操作步骤spss如何聚类
算法步骤：初始 化聚类中心、分 配数据点到最近 的聚类中心、重 新计算聚类中心、 迭代直到聚类中 心不再变化
适用场景：探索 性数据分析、市 场细分、异常值 检测等
注意事项：选择 合适的聚类数目、 处理空值和异常 值、考虑数据的 尺度问题
定义：根据数据点间的距离或相似性，将数据点分为多个类别的过程 常用方法：层次聚类、K-均值聚类、DBSCAN聚类等 适用场景：适用于探索性数据分析，发现数据中的模式和结构 注意事项：选择合适的距离度量方法、确定合适的类别数目等
常见的聚类分析方法包括层次聚类、Kmeans聚类、DBSCAN聚类等。
聚类分析基于数据的相似性或距离度量， 将相似的数据点归为一类，使得同一类 中的数据点尽可能相似，不同类之间的 数据点尽可能不同。
聚类分析广泛应用于数据挖掘、市场细分、 模式识别等领域。
K-means聚类：将数据划分为K个簇，使得每个数据点到所在簇中心的距离之和最小
聚类结果的可视化：通过图表展示聚类结果 聚类质量的评估：使用适当的指标评估聚类效果的好坏 聚类结果的解释：根据实际需求和背景知识，对聚类结果进行合理的解释和解读 聚类结果的应用：探讨聚类结果在各个领域的应用场景和价值
SPSS聚类分析常 用方法
定义：将数据集 划分为K个聚类， 使得每个数据点 属于最近的聚类 中心
聚类结果展示：通过图表或表格展示聚类结果，包括各类别的样本数和占比
聚类质量评估：采用适当的指标评估聚类效果，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等
聚类结果解读：根据业务背景和数据特征，解释各类别的含义和特征 聚类结果应用：说明聚类分析在具体场景中的应用，如市场细分、客户分类等
SPSS聚类分析注 意事项
确定聚类变量：选 择与聚类目标相关 的变量，确保变量 间无高度相关性。
用SPSS进行聚类分析(中文版)
选择聚类方法
根据数据类型和聚类目的选择 合适的聚类方法。常见的聚类 方法有层次聚类、K均值聚类 、DBSCAN聚类等。
层次聚类按照数据点之间的距 离进行层次式的聚类，可以生 成聚类树状图。
K均值聚类将数据点划分为K 个簇，使得每个数据点与其所 在簇的中心点之间的距离之和 最小。
DBSCAN聚类基于密度的聚类 方法，可以发现任意形状的簇 ，并去除噪声点。
03
根据实际需求和应用背景，对聚类结果进行解释和 应用。
03
CATALOGUE
K-means聚类分析
K-means聚类分析的原理
K-means聚类分析是一种无监督学 习方法，通过将数据划分为K个集群 ，使得同一集群内的数据点尽可能相 似，不同集群的数据点尽可能不同。
原理基于距离度量，将数据点分配给 最近的均值（即聚类中心），并不断 迭代更新聚类中心，直到聚类中心收 敛或达到预设的迭代次数。
K-means聚类分析的步骤
选择初始聚类中心
随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
分配数据点到最近的聚类中心
根据距离度量，将每个数据点分配给最近的聚类中心。
更新聚类中心
重新计算每个集群的均值，将新的均值作为新的聚类中心。
迭代执行
重复步骤2和3，直到聚类中心收敛或达到预设的迭代次数。
K-means聚类分析的应用实例
系统聚类分析
系统聚类分析的原理
系统聚类分析是一种无监督的统计方法，通过将个体或群体按照其相似性或差异性进行分类，从而揭示数据内在的结构和模 式。
它基于个体间的距离或相似度进行分类，通过不断迭代和合并，最终形成若干个聚类，使得同一聚类内的个体尽可能相似， 不同聚类间的个体尽可能不同。
系统聚类分析的步骤
SPSS聚类分析具体操作步骤spss如何聚类讲课文档
• 度量标准 计算样本距离的方法
第十五页，共19页。
点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现聚类分 析的每一次合并过程。冰柱图 通过表格中的冰柱显示。
可以指定并主图的输出方 向，纵向和横向
第十六页，共19页。
显示凝聚状态表，单击“统计量”
第十七页，共，n小于样本总数， 表示仅显示聚类成n类时，个各类的成员构成
第三页，共19页。
(二)“亲疏”程度的衡量 (1)衡量指标
–相似性:数据间相似程度的度量 –距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,
聚成一类;距离越远,越“疏远”,分别属于不同的类
(2)衡量对象
–个体间距离 –个体和小类间、小类和小类间的距离
第四页，共19页。
两个距离概念
• 按照远近程度来聚类需要明确两个概念：一个是点和点之间的距离 ，一个是类和类之间的距离。
• 点间距离有很多定义方式。最简单的是欧式距离，还有其他的距 离。
• 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似性 等，两点越相似度越大，就相当于距离越短。
• 由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点组成，那 么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包含不止一个点，那 么就要确定类间距离，
• 假定你说分3类，这个方法还进一步要求你事先确定3个点为“聚类 种子”(SPSS软件自动为你选种子)；也就是说，把这3个点作为三 类中每一类的基石。
• 然后，根据和这三个点的距离远近，把所有点分成三类。再把这 三类的中心（均值）作为新的基石或种子（原来的“种子”就没 用了），重新按照距离分类。
• 如此叠代下去，直到达到停止叠代的要求. • 适合处理大样本数据。
第十讲聚类分析SPSS操作1ppt课件
5.Centroid clustering 重心法
(欧式距离)
6.Median clustering
中间距离法 (欧式距离)
7.Ward Method
精选离课件差ppt 平方法 (欧式距8 离)
列表框
箭头键 按钮
从左边列表框中选择变量名 并用箭头键按钮转移到变量列 表框中作为聚类分析的变量
变量 列表框
所有个案 分为两类
所有个案 分为三类
所有个案 分为四类
生成新 变量保 存聚为 n类时 各案例 对应的
类
不保存新变量
生成新变量保存聚为n-m 类时各案例对应的类
解释 证实
给出类的特征准确的描述（名称） 计算各个类在各聚类变量上的均值 均值的比较分析
使用聚类变量以外的其他变量
保证聚类结果的可信性 同一总体的不同样本的聚类分析的比较 同一样本的不同分组的聚类分析比较 同一数据的不同方法的聚类分析比较
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29
用数据除以标准离差
综述表 聚结表 冰柱图 树状图
有效个案
缺失个案
某步合并 的个案
距离或者 相似系数
参与合并的个案 项中，若有新类， 该类在哪一步第 一次生成
对应新类将在 第几步与其他 个案合并
个案或者新类在 第n步合并，则第 (m-n+1)以上合并 项对应列之间用 “X”填充
清楚地显示了聚 类的全过程
精选课件ppt
5
聚类分析步骤
选择变量 距离与相似 聚类过程 解释与证实
选择变量原则
✓符 合 分 析 的 目 的 ✓反 映 对 象 的 特 征 ✓ 不同对象的变量有显著差异 ✓变 量 之 间 不 能 高 度 相 关
教程 使用SPSS实现聚类分析PPT课件
Change in Cluster Centers
Iteration
1
2
3
4
1
5.065
12.532
12.275
25.901
2
.000
5.213
1.397
4.127
3
.000
5.631
5.725
.000
4
.000
.000
.000
.000
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate
第29页/共39页
K-Means Cluster聚类过程
• 由Analyze——Classify
——K-Means Cluster
• 将个变量放入Variable ； • 输入最后聚类的个数；
第30页/共39页
例 饮料数据（spssex/drink.sav ）
•16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
第7页/共39页
（二）各种距离和相似系数（亲疏关系指标）
1.squared euclidean distance 平方欧式距离
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
dx, y xi yi 2 i
2. euclidean distance
欧式距离
3.cosine
dx, y xi yi 2 i
夹角余弦(R型)
4.pearson correlation
10
3
7
4
14
2
6
3
4
3
9
2
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
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1理■業2凳| 1因子A因孑A1園不&A1…因€ i zldW余五头冒卓巨云奈蓉跻门彳耳字、实证分析总人口d生产总值〔亿J 消费忌霰〔亿）人均年工資（千）年度总储番额丿忑亿年屢阳政总收入/亿1启东币U4 33 153 63 50.27io. as ⑵551O.02 2江郡币10S. 69139. ZB 43.3610. &4119.4211用3丹阳币80. 2E 174 T546. 0113.50 95 81 16.62 4如皋市143 S7 他.7& 37.3611.M33 18gm 5Xft市154. 99103. 29 26.00 10.3T 76.61 7.K 6东台市116. 24135 03 36.02 101.60 35.39 3.30 7 如东县109. 36 102. 57 36.8011.&£33.68 3.37 fi沐阳县174. 54 87. 05 21.35 9.15 空⑷ 3 81 Q邳州市158 0492. 6323.798.664J0.24S.70 10海妄县95. 5493 54 26.4411.5S111.7& 8.51 11油县119. 5086. 60IB. 53 8.8453.51 5. W IL姜堰市90. TO36. 33 31.51 10.96 76.40 3.S2 13 射阳县104. TO96. 15 25.509.60 46.43 5 90 14105. 0073. 50 1^.70g.2S40.61 3 85 15丈丰市73. 3T go. so 21芒一9.8€53 33& 31 1&91. gg S7. 8&20.35 9.7S 47.39 4.83 17建湖县79. L2ei. az 23.269.5146.£1 5.82 10 东海县114. 35 5S 2816.24 a.24S8.O4 3.00 10高邯市03 06 TO. SI 20.95 10.2051.53 5 5C 20107.筍SI. 73 19.29 9.5627.4T 3 0E 21丰县LOQ. 0054 2016.80 8.2S28.8& 2 53 22103. DO56. 70 14 60 9 3927 19 3.00 23琵都县35. 0090. 6022.009,7S12.75 5.01 24枚征市50. 35724Q29.0014.56S2 35 11 2S £5m洪103. 00sa go 12.30T.9E22.0& 3ZE新沂市S5. GO54 £01T.S0 3 31 Z6 15 3 33 2T谨水县103. 0052. 60 14. TO S.D3 1^.41 2.51 2?谨云县107. 23 10. 02 14.51 7.95 1^.65 1 97 29杼中币27 2480. Id i甘.1813.坨51.22 8.31 ?0肝胎县T3. 2256. 6513^810.00 le.^r 3.06 31踝水县40. E3&】，E5 19.71 13. 9T Z2.23 6. H 芳曜南72. T1 瓯470S6 T .95 11.53 2 W 33响水县57. 00瓯47 a. 9T 3.94 15.3& 2.04 34金湖县36. 0431. 4510.409.3517.5& 2.7^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。
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。
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”。
用SPSS作聚类分析40页PPT
q
8.customized
1
dx,yi xiyiqr
毛本清 2019.08.27
毛本清 2019.08.27
Statistics
聚类进度表
相似矩阵
样品或变量的 分类情况
毛本清 2019.08.27
Stage 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
K-Means Cluster 系统聚类：Hierarchical Cluster
毛本清 2019.08.27
一、Hierarchical Cluster聚类
系统聚类由两种方法：分解法和凝聚法。 系统聚类的功能：即可进行样品的聚类，也可 进行变量的聚类。 系统聚类的原理：即我们前面介绍过的系统聚 类方法的原理和过程。
毛本清 2019.08.27
谢谢！
凝聚状态表的第一列表示聚类分析的第几步；第二 列、第三列表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一类； 第四列是相应的样本距离或小类距离；第五列、第六列表 明本步聚类中，参与聚类的是样本还是小类。0表示样本， 数字n(非0）表示由第n步聚类产生的小类参与本步聚类； 第七列表示本步聚类的结果将在下面聚类的第几步中用到。
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is .000. The current iteration is 4. The minimum distance between initial centers is 50.998.
Final Cluster Centers
用SPSS进行聚类分析
组间平均连锁法 （Between-groups Linkage）
组内平均连锁法 （Within-groups Linkage）
重心法 （Centroid clustering）
离差平方和法 （Ward’s Method）
聚类的步骤
分析研究对象，明确若干相关变量（指
标）； 收集变量对应的样本数据； 对数据进行预处理，比如填补缺失值； 对变量进行标准化； 开展聚类分析，形成聚类谱系图； 对结果开展分析讨论。
用SPSS进行聚类分析
广州大学地理科学学院 蔡砥
参考文献： 薛薇 《统计分析与SPSS的应用》 徐建华 《计量地理学》
前言
聚类分析实质是一种建立分类的方法，它 能够将一批样本按照它们在性质（变量） 上的亲疏程度在没有先验知识的情况下自 动进行分类。这里，一个类就是一个具有 相似性的个体的集合，不同类之间具有非 相似性。聚类过程中，不必事先给出一个 分类标准，聚类分析能够从样本数据出发， 根据所采用的聚类方法产生分类标准，并 且绘制处聚类的谱系图。
一个小例子
样本（小类）亲疏程度用距离来衡量，下面这个小例子用于展示不同的 距离的计算方法
距离的衡量（1）
假设两样本（x,
y）用k个变量来描述。
距离的衡量（2）
距离的衡量（3）
另外，还有Pearson简单相关系数（即平时说的相关系数） 还有 夹角余弦 COSINE(x, y)等，参见薛薇的《统计分析与SPSS的应用》
聚类谱系图
第1次（Stage），将第9个农 业区和第10个农业区聚在一 起，距离是 .209。该小类将 在第8次聚类用到。
其余类推
所聚的两类分别由第7次和第8 次聚类所生成
结果判读－垂直冰柱图
SPSS聚类分析具体操作步骤spss如何聚类PPT资料【优选版】
SPSS中聚类分析分类
（一）按分类对象 对变量的聚类称为R型聚类 对观测值聚类称为Q型聚类 这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。
（二）按聚类的方法分类 分层聚类或系统聚类分析 快速聚类分析 两步聚类分析：新型的
事先不用确定分多少类：分层聚类
分层聚类或系统聚类（hierarchical cluster）。开始 时，有多少点就是多少类。
聚类分析概述
(一)概念 • (1)聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种
方法,属多元统计分析方法.
– 例如：细分市场、消费行为划分
• 聚类分析是建立一种分类，是将一批样本(或变量 )按照在性质上的“亲疏”程度,在没有先验知识 的情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具 有较高的相似性,类间的差异性较大.
• 它第一步先把最近的两类（点）合并成一类，然 后再把剩下的最近的两类合并成一类；
• 这样下去，每次都少一类，直到最后只有一大类 为止。显然，越是后来合并的类，距离就越远。 再对饮料例子来实施分层聚类。
• 对于一个数据，人们既可以对变量（指标）进行 分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测 值（事件，样品）来分类（相当于对数据中的行 分类）。
• 度量标准 计算样本距离的方法
点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现 聚类分析的每一次合并 过程。冰柱图通过表格 中的冰柱显示。 可以指定并主图的输出 方向，纵向和横向
显示凝聚状态表，单击“统计量”
• 单一方案：输入一个具体数值n，n小于样本总数 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似性等，两点越相似度越大，就相当于距离越短。
• 类间距离是基于点间距离定义的：比如两类之间最近点之 间的距离可以作为这两类之间的距离，也可以用两类中最 远点之间的距离作为这两类之间的距离；当然也可以用各 类的中心之间的距离来作为类间距离。在计算时，各种点 间距离和类间距离的选择是通过统计软件的选项实现的。 不同的选择的结果会不同，但一般不会差太多。
《用SPSS作聚类分析》课件
《用SPSS作聚类分析》 PPT课件
欢迎来到《用SPSS作聚类、SPSS的应用以及结果分析。让我们一起开始这个有趣而有深度的数据 挖掘之旅吧！
什么是聚类分析？
聚类分析是一种数据分析方法，将相似的事物归类到同一组，帮助我们找到 数据中的规律和模式。
SPSS聚类分析的基本步骤
1
数据准备
选取要分析的数据并进行预处理，
聚类方法选择
2
如缺失值填充。
根据需求选择合适的聚类方法，如
层次聚类、K-Means聚类或模糊聚 类。
3
变量选择
选择对聚类分析有影响的变量并进
行预处理。
聚类分析运行
4
对选取的变量运行聚类分析，并选
择最优的聚类数。
5
结果分析
分析聚类结果，命名聚类结果，并 可视化展示。
为什么要进行聚类分析？
聚类分析能够帮助我们发现数据中隐藏的规律和模式，为决策提供科学依据，优化业务流程，提 高效率。
参考文献
贺志鹏. 数据挖掘与SPSS实战[M].
清华大学出版社, 2009.
Mirkin B. Clustering: A Data Recovery Approach[M].
CRC Press, 1996.
SPSS聚类分析具体操作步骤-spss如何聚类
12
单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类之间的距离计算方法7种供用 户选择
13
• 度量标准 计算样本距离的方法
14
点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现 聚类分析的每一次合并 过程。冰柱图通过表格 中的冰柱显示。 可以指定并主图的输出 方向，纵向和横向
15
显示凝聚状态表，单击“统计量”
• 点间距离有很多定义方式。最简单的是欧式距离，还有其 他的距离。
• 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似 性等，两点越相似度越大，就相当于距离越短。
• 由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点 组成，那么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包 含不止一个点，那么就要确定类间距离，
4
SPSS中聚类分析分类
（一）按分类对象 对变量的聚类称为R型聚类 对观测值聚类称为Q型聚类 这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。
（二）按聚类的方法分类 分层聚类或系统聚类分析 快速聚类分析 两步聚类分析：新型的
5
事先不用确定分多少类：分层聚类
分层聚类或系统聚类（hierarchical cluster）。开始 时，有多少点就是多少类。
1
聚类分析概述
(一)概念 • (1)聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种
方法,属多元统计分析方法.
– 例如：细分市场、消费行为划分
• 聚类分析是建立一种分类，是将一批样本(或变量) 按照在性质上的“亲疏”程度,在没有先验知识的 情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有 较高的相似性,类间的差异性较大.
• 比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科 成绩（或者综合考虑各科成绩）分类，
单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类之间的距离计算方法7种供用 户选择
13
• 度量标准 计算样本距离的方法
14
点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现 聚类分析的每一次合并 过程。冰柱图通过表格 中的冰柱显示。 可以指定并主图的输出 方向，纵向和横向
15
显示凝聚状态表，单击“统计量”
• 点间距离有很多定义方式。最简单的是欧式距离，还有其 他的距离。
• 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似 性等，两点越相似度越大，就相当于距离越短。
• 由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点 组成，那么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包 含不止一个点，那么就要确定类间距离，
4
SPSS中聚类分析分类
（一）按分类对象 对变量的聚类称为R型聚类 对观测值聚类称为Q型聚类 这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。
（二）按聚类的方法分类 分层聚类或系统聚类分析 快速聚类分析 两步聚类分析：新型的
5
事先不用确定分多少类：分层聚类
分层聚类或系统聚类（hierarchical cluster）。开始 时，有多少点就是多少类。
1
聚类分析概述
(一)概念 • (1)聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种
方法,属多元统计分析方法.
– 例如：细分市场、消费行为划分
• 聚类分析是建立一种分类，是将一批样本(或变量) 按照在性质上的“亲疏”程度,在没有先验知识的 情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有 较高的相似性,类间的差异性较大.
• 比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科 成绩（或者综合考虑各科成绩）分类，
SPSS聚类分析的实现
Spss 实现聚类分析的步骤——系统聚类法
2012—03—25
1. 数据输入
“编号”与“地区”在变量窗口均设置为“字符串”类型 2.分析（Analyze） ⇒ 分类（Classify） ⇒系统聚类
（Hierarchical Cluster） 打开系统聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）对
话框 1．变量（Variable(s)）列表框 设置分析变量。
2．标志个案（Label Cases by）框 设置分析对象的标 志变量。
3．分群（Cluster）单选择框 设置聚类分析的类型。 4．输出（Display）复选择框 设置聚类分析的输出结 果，统计量和图都是默认选项。
3.统计量（Statistics）按钮 设置输出的统计量。 合并进程表（Agglomeration schedule）默认选项，输出聚类
4. ．Plots 按钮 设置输出图形：树状图 冰状图
5. Method 按钮 设置聚类分析的具体方法。
聚类方法： 组间连接：类间平均
法 组内连接：类内平均
法 最近临元素：最短距
离法 最远临元素：最长距
离法 质心聚类法：重心法 中位数聚类法：中位
数法 Ward 法：离差平方
和法 度量方法选择框：选择计
分析的凝聚状态表； 相似性矩阵（Proximitymatrix）为复选项，输出各样品的距离
矩阵。 聚类成员（Cluster Menbership）选择框： 无（None）选项： 不显示类的样品构成； 单一方案（Single solution）选 项：选择此项，并输入一 个确定的分类数 n，并输出 聚成 n 个类时各个类的样 品构成情况。 方案范围（Range of solutions）：选择此项，并 输入两个数 n1，n2，将显 示指定聚成 n1 类到 n2 类 时各个类的样品构成情 况。
2012—03—25
1. 数据输入
“编号”与“地区”在变量窗口均设置为“字符串”类型 2.分析（Analyze） ⇒ 分类（Classify） ⇒系统聚类
（Hierarchical Cluster） 打开系统聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）对
话框 1．变量（Variable(s)）列表框 设置分析变量。
2．标志个案（Label Cases by）框 设置分析对象的标 志变量。
3．分群（Cluster）单选择框 设置聚类分析的类型。 4．输出（Display）复选择框 设置聚类分析的输出结 果，统计量和图都是默认选项。
3.统计量（Statistics）按钮 设置输出的统计量。 合并进程表（Agglomeration schedule）默认选项，输出聚类
4. ．Plots 按钮 设置输出图形：树状图 冰状图
5. Method 按钮 设置聚类分析的具体方法。
聚类方法： 组间连接：类间平均
法 组内连接：类内平均
法 最近临元素：最短距
离法 最远临元素：最长距
离法 质心聚类法：重心法 中位数聚类法：中位
数法 Ward 法：离差平方
和法 度量方法选择框：选择计
分析的凝聚状态表； 相似性矩阵（Proximitymatrix）为复选项，输出各样品的距离
矩阵。 聚类成员（Cluster Menbership）选择框： 无（None）选项： 不显示类的样品构成； 单一方案（Single solution）选 项：选择此项，并输入一 个确定的分类数 n，并输出 聚成 n 个类时各个类的样 品构成情况。 方案范围（Range of solutions）：选择此项，并 输入两个数 n1，n2，将显 示指定聚成 n1 类到 n2 类 时各个类的样品构成情 况。
SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析
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。
SPSS聚类分析具体操作步骤-spss如何聚类
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• 度量标准 计算样本距离的方法
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点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现 聚类分析的每一次合并 过程。冰柱图通过表格 中的冰柱显示。 可以指定并主图的输出 方向，纵向和横向
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显示凝聚状态表，单击“统计量”
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• 比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科 成绩（或者综合考虑各科成绩）分类，
• 当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按 照数据本身的规律来分类。
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快速聚类
• k-均值聚类（k-means cluster，也叫快速聚类，quick cluster）却要求你先说好要分多少类。看起来有些主观
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• 注意
1. 聚类分析主要用于探索性研究，其分析结果可提供多 个可能的解，最终解的选择需要研究者的主观判断和 后续分析
2. 聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量， 增加或删除一些变量对最终解都可能产生实质性的影 响
3. 不管实际数据中是否存在不同的类别，利用聚类分析 都能得到分成若干类别的解
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下面以对观测值聚类即Q型聚类为例 演示用spss进行聚类分析的具体步骤：
对一个班的数学水平进行聚类
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• Q型聚类，对样本也就是观察个案的聚类
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单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类之间的距离计算方法7种供用 户选择
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• 类间距离是基于点间距离定义的：比如两类之间最近点之 间的距离可以作为这两类之间的距离，也可以用两类中最 远点之间的距离作为这两类之间的距离；当然也可以用各 类的中心之间的距离来作为类间距离。在计算时，各种点 间距离和类间距离的选择是通过统计软件的选项实现的。 不同的选择的结果会不同，但一般不会差太多。