非常好的SPSS软件聚类分析功能介绍(修改稿)

此外还有中间距离法（Median Clustering)、类内平均法(Within-Groups
Linkage)等
12
2 系统聚类

系统聚类

优点

聚类变量可以是分类或连续型变量； 既可以对变量聚类，也可以对数据点/记录聚类(市场细分一般都是对记录聚类)； 一次运行即可得到完整的分类序列；
确定样品间相似的度量

距离度量 相似性度量

确定样本点的聚类数量

实际应用中，一般推荐4-6类(5% < 细分群体占比 < 35%)

对聚类结果进行描述和解释

验证细分方案的可接受性 描述各细分群体(交叉表分析) 市场定位(Positioning)
7
©确定目标消费群体 (Targeting) 2009 SPSS Inc.

分类变量：使用卡方(Chi-square)统计量作为距离指标 连续型变量：一般使用欧式平方距离进行距离度量
© 2009 SPSS Inc.
8
1 聚类分析

使用聚类分析时应关注的一些问题(续)：

聚类方法的选择

系统聚类法(Hierarchical Clustering)，也称分层聚类法 K-均值聚类法(K-means Clustering)，也称快速聚类法 两步聚类法(TwoStep Clustering)，一种较智能化的聚类方法
2 系统聚类练习

基本思路：综合考察城市的若干社会、经济发展指标(来源《中国城市统计 年鉴》)，譬如

城市化程度 生活质量和收入水平 经济发展水平
采用系统聚类法对城市进行系统、科学的分类

【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！。

理解聚类分析的关键是“没有先验知识” 和“亲疏程度”
首先不知道数据到底是来自几个类； 第二不知道每个数据到底是那一类； 第三也不知道类和类的界限是什么； 所谓亲疏程度就是两个数据（变量）综合考 虑各指标后的接近程度；

9.1.2 聚类分析中的“亲疏程度”的度 量方法
数据中，个体之间的亲疏程度是非常重要 的，因为我们正是依靠这种亲疏程度来将 进行类的合并和分化； 亲疏程度的测度一般可以有两个角度：


第一步，指定聚类的数目，假设要分成K类； 第二步，确定类的初始中心；可以有两种方式指定类的 初始中心，可以用户自定义，也可以让系统自己确定； 第三步，根据距离最近原则进行聚类； 重新确定K个类的中心； 判断是否满足停止聚类分析的条件；
9.3.1 K-Means聚类分析的核心步骤

聚类分析终止的条件有两个：
9.2.4 K-Means聚类的应用举例
31个省市自治区小康和现代化指数的KMeans聚类分析，总共包含六个参数：综 合指数、社会结构指数、经济与技术发展 指数、人口素质指数、生活质量指数、法 制与治安指数； 利用Q型聚类进行分析

Initial Cluster Centers 1 79.20 90.40 86.90 65.90 86.50 59.40 Cluster 2 92.30 95.10 92.70 112.00 95.40 57.50 3 51.10 61.90 31.50 56.00 41.00 75.60
Display
Statistics Plots
Statistica...
Plots...
Methods...
Save...
9.2.3 层次聚类的基本操作（续）

案
例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
号
Model Cavalier Malibu Impala Mustang Taurus Focus Civic Accord Grand Am Corolla Camry
聚 1 3 . 3 2 . 1 2 3 1 2
类
距
离
18.262 13.093 . 18.652 16.338 . 38.008 12.773 6.133 21.783 11.101
10.3 10.4 10.5 10.6

类之间的距离 系统聚类算法过程 系统聚类案例 K-均值聚类
10.6.1 K-均值法简介 10.5.2 K-均值法案例 10.7.1 两步法简介 10.7.2 两步法案例分析

10.7 两步法聚类


10.8 聚类分析注意事项
本章学习目标



类 3 113.369 12.760 21.560 3.8 190 101.3 73.1 183.2 3.203 15.7 24
245.815 10.055 17.885 3.0 155 108.5 73.0 197.6 3.368 16.0 24
案 例 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
类 3 113.369 12.760 21.560 3.8 190 101.3 73.1 183.2 3.203 15.7 24
245.815 10.055 17.885 3.0 155 108.5 73.0 197.6 3.368 16.0 24
聚 1 Sales in thousands 4-year resale value Price in thousands Engine size Horsepower Wheelbase Width Length Curb weight Fuel capacity Fuel efficiency 145.519 9.250 13.260 2.2 115 104.1 67.9 180.9 2.676 14.3 27 2

• [例]假定我们对A、B、C、D四个样品分别测量 两个变量和得到结果见表：
样品 变量
X1
A B C D 5 -1 1 -3
X2
3 1 -2 -2
• 试将以上的样品聚成两类。K=2
• 第一步：按要求取K=2，为了实施均值法聚类，我们将这些 样品随意分成两类，比如（A、B）和（C、D），然后计算 这两个聚类的中心坐标，
k 1
p
q
1
q
(Block) 当q=1时： d ij (1) x ik x jk ，称为绝对距离
k 1
d ij (2) （ x ik x jk ） ，称为欧氏距离 (Eudidem) 当q=2时：
1 2 k 1
p
2
当q=∞时
d ij () max x ik x kj ，称为切比雪夫距离
Method
j
D1
xi G p
(x x
i xk G p Gq
p
) '( xi x p ), D2
x j Gq
(x
xq ) '( x j xq ),
D1 2

( xk x ) '( xi x ) Dpq D1 2 D1 D2
它的思想来源于方差分析 此外，还有中间距离法、类内平均法等。
聚为一类；
如何衡量这个“相近程度”？就是要根据
“距离”来确定。
这 里 的 距 离 含 义 很 广 ， 凡 是 满 足 4 个 条 件
（后面讲）的都是距离，如欧氏距离、马氏距 离…，相似系数也可看作为距离。
距离
距离
什么是距离？ 首先我们看
x1p x 2p ，即X x ij n p x n2 x np 设：d j个样品之间的距离 ij表示第i个样品与第 x12 x 22 x11 x 21 X x n1

1.4 结果分析
从右边的红色直线截取这个图形 的话，我们可以把北京18区分成 了三类，第一类是：西城、宣武、 朝阳、房山；第二类:丰台、通县、 海淀、石景山、东城、崇文、昌 平、大兴、怀柔、密云、门头沟、 延庆；第三类：顺义、平谷。
过渡页
3 1
快速聚类的方法
简介 案例操作 结果分析
2.1 简介
1.3 案例与操作步骤
ห้องสมุดไป่ตู้
对北京地区18区县中等职业教育发展水平进 行聚类。聚类的依据是，x1:每万人中职在 校生数； x2:每万人中职招生数； x3:每万人 中职毕业生数； x4:每万人中职专任教师数； x5:本科以上学校教师占专任教师的比例； x6:高级教师占专任教师的比例数； x7:学校 平均在校生； x8:国家财政预算中职经费占 国内生产总值的比例； x9:生均教育经费；
2.4 结果分析
表明对于x1(每万人中职在校 生数)变量，4个类区县之间存 在着显著的差异
THE END
THANK YOU!
聚类分析
—SPSS数据分析软件
内容
1
聚类分析简介
2 3
层次聚类分析
快速聚类分析
过渡页
1
聚类分析的简介
聚类分析的概念 聚类分析的类型
1.1 聚类分析的概念
所谓聚类分析（Cluster Analysis）是 根据事物本身的特性研究个体分类的方法。 首先将每个样本当作一类，然后根据样 本之间的相似程度并类，并计算新类与 其他类之间的距离，再选择相近者并类， 每合并一次减少一类，继续这一过程， 直到所有样本都并成一类为止。 在聚类分析中，同一类中的个体有较大 的相似性，不同类的个体差异较大。
在大样本的情况下，可以采用快速 聚类分析的方法。快速聚类分析是 由用户指定类别数的大样本资料的 逐步聚类分析。它先对数据进行初 始分类，然后逐步调整，得到最终 分类。 与层次聚类不同：层次聚类可以对 不同的聚类类数产生一系列的聚类 解，而快速聚类只能产生固定类数 的聚类解，类数需要用户事先指定。

1
按就近原则将每个观测量选入一个类中，然后计算各个类的中 心位置，即均值，作为新的聚心。 3、使用计算出来的新聚心重新进行分类，分类完毕后继续计 算各类的中心位置，作为新的聚心，如此反复操作，直到两次 迭代计算的聚心之间距离的最大改变量小于初始聚类心间最小 距离的倍数时，或者到达迭代次数的上限时，停止迭代。
对于任意两个样品Xi和Xj的相似程度可用这两个向量之间 的夹角余弦 Cos ij 来表示： 相似密切
0 Cos Cos 0 1 ij Xi和Xj相重合时，夹角 ij 0 相似程度为
相似程度为 Xi和Xj相互垂直时， ij Cos ij Cos 0 2 2
应用范围有限，要求用户制定分类数目(要告知)，只能对 观测量（样本）聚类，而不能对变量聚类，且所使用的聚类变 量必须都是连续性变量。
基本原理
具体做法 1、按照指定的分类数目n，按某种方法选择某些观测量，设为 {Z1，Z2，…Zn}，作为初始聚心。 2、计算每个观测量到各个聚心的欧氏距离。即
2 m 2 d ij xi z j xik x jk k 1
2、FASTCLUS对于坐标数据，用K-均值法对观测值进 行逐步聚类，当观测值很多时，则先用FACTCLUS过程 对其进行初步聚类，然后再用CLUSTER过程进行系统 聚类。 3、VARCLUS通过斜交多组分量分析对变量进行系统聚 类或逐步聚类。 4、TREE为CLUSTER或VARCLUS过程产生的输出画 树状图。
3、步骤：1）首先给出度量“相似”或“关系密切”的 统计指标
指标：（1）统计指标是相似系数。 根据相似性归为一类，否则为另一类。 （2）统计指标是样品（空间的点）之间的距离 将距离近的点归成一类，否则为另一类。 （3）相关系数

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。

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。

以下我们结合实际例子分步进行讨论。
例、下表给出了1982年全国28个省、市、自治区农民家 庭收支情况，有六个指标，是利用调查资料进行聚类分 析，为经济发展决策提供依据。 （详见文件1982―农民生活消费聚类.sav‖） 1. 数据预处理（标准化） 1) 为什么要做数据变换 →指标变量的量纲不同或数量级相差很大，为了使这 些数据能放到一起加以比较，常需做变换。
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。该法的谱系 树状图很难跟踪，且符号改变频繁，计算较烦。 f) Median clustering 中位数法 方法简述：两类间的距离既不采用两类间的最近距 离，也不采用最远距离，而采用介于两者间的距离 特点：图形将出现递转，谱系树状图很难跟踪，因 而这个方法几乎不被人们采用。
c) Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）
方法简述：首先合并最近或最相似的两项
特点：样品有链接聚合的趋势，这是其缺点，不适 合一般数据的分类处理，除去特殊数据外，不提 倡用这种方法。
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
二、聚类对象
要做聚类分析，首先得按照我们聚类的目的，从对 象中提取出能表现这个目的的特征指标；然后根据亲 疏程度进行分类。 聚类分析根据分类对象的不同可分为Q型和R型两大类 Q型是对样本进行分类处理，其作用在于: 1. 能利用多个变量对样本进行分类 2. 分类结果直观，聚类谱系图能明确、清楚地表达 其数值分类结果 3. 所得结果比传统的定性分类方法更细致、全面、 合理

例、下表给出了1982年全国28个省、市、自治区农民 家庭收支情况，有六个指标，是利用调查资料进行 聚类分析，为经济发展决策提供依据。 （详见文件1982“农民生活消费聚类.sav”） 1. 数据预处理（标准化） 1) 为什么要做数据变换 →指标变量的量纲不同或数量级相差很大，为了使这 些数据能放到一起加以比较，常需做变换。 2) 在SPSS中如何选择标准化方法: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择
R型是对变量进行分类处理，其作用在于： 1. 可以了解变量间及变量组合间的亲疏关系 2. 可以根据变量的聚类结果及它们之间的关系， 选择主要变量进行回归分析或Q型聚类分析
三、聚类过程与方法
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） 以下我们结合实际例子分步进行讨论。
SPSS中其他选项（通过实例演示）
例、下表给出了1982年全国28个省、市、自治区农民 家庭收支情况，有六个指标，是利用调查资料进行 聚类分析，为经济发展决策提供依据。 （详见文件1982“农民生活消费聚类.sav”）
生成树形图 生成冰柱图
凝聚状态表，显 示聚类过程 各项间的距离矩阵 类成员栏
结果分析： （方法选择如下）
从Measure框中点击 Interval项的向下箭 头，将出现如左可选 项，从中选一即可。
3) 常用测度（选项说明）： a) Euclidean distance：欧氏距离 （二阶Minkowski距离）
d( x, y) = ( xi − yi )2 ∑

各地区各行业工资水平的分析(2009年数据)小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍1.研究背景及意义1.1 研究背景工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。

生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。

1.2 研究意义1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。

2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。

2.数据来源与描述2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》（URL：/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###）主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司出版社：中国统计出版社简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。

本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。

本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。

2.2 数据描述本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。

图-03.分析方法及原理3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。

在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。

使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法因子分析和聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以用于数据降维和分组。

SPSS是一款常用的统计软件，提供了丰富的分析工具和函数，可以方便地进行因子分析和聚类分析。

一、因子分析：因子分析是一种多变量分析方法，可以将一组相关的变量转化为少数几个互相独立的综合变量，称为因子。

因子分析可以用于降低数据的维度，提取主要的因素，并分析因素之间的关系。

以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行因子分析的数据集。

2.菜单栏选择“分析”-“降维”-“因子”。

3.在弹出的因子分析对话框中，选择要进行因子分析的变量，将其添加到“因子”框中。

4.在“提取”选项中，选择提取的因子个数。

可以根据实际需求和经验进行选择。

5. 在“旋转”选项中，选择旋转方法。

常用的旋转方法有方差最大旋转（Varimax），斜交旋转（Oblique）等。

6.点击“确定”按钮，进行因子分析。

7.SPSS会生成因子载荷矩阵、解释方差表、因子得分等结果。

可以根据因子载荷矩阵和解释方差表来解释因子的含义和解释度。

8.根据具体需求和分析目的，可以进行因子得分的计算和因子分组的分析。

二、聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，可以将一组样本数据自动分成若干互不相交的群组，称为簇。

聚类分析可以用于数据的分组和群体特征的分析。

以下是使用SPSS软件进行聚类分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据集。

2.菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。

3.在弹出的聚类分析对话框中，选择要进行聚类分析的变量，将其添加到“变量”框中。

可以选择多个变量进行分析。

4.在“距离”选项中，选择计算样本间距离的方法。

常用的方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。

5. 在“聚类方法”选项中，选择聚类算法的方法。

常用的方法有层次聚类（Hierarchical Clustering）、K均值聚类（K-means）等。

Spss聚类分析报告1. 简介聚类分析是一种无监督学习的数据分析方法，它通过将相似的对象归到同一组中，不断优化组内的相似性，来探索数据中的潜在关系。

Spss是一种流行的统计软件，可以方便地进行聚类分析。

2. 数据准备在进行聚类分析之前，需要准备好待分析的数据。

这些数据可以是数值型、分类型或混合型的。

在Spss中，可以通过导入Excel、CSV等格式的数据文件来载入数据。

3. 数据预处理在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理。

这包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等。

在Spss中，可以使用缺失值分析、异常值分析和数据转换等功能来进行数据预处理。

4. 聚类分析步骤Spss提供了一种简单易用的聚类分析方法，下面是聚类分析的步骤：步骤1：选择变量在进行聚类分析之前，首先需要选择待分析的变量。

这些变量可以是数值型或分类型的。

步骤2：选择聚类方法Spss提供了多种聚类方法，如K-means聚类、层次聚类等。

根据数据的特点和研究目标，选择合适的聚类方法。

步骤3：设置聚类参数聚类分析需要设置一些参数，如聚类数目、距离度量方法等。

根据研究目标和数据的特点，设置合适的参数。

步骤4：执行聚类分析在设置好参数后，可以执行聚类分析。

Spss会根据选择的聚类方法和参数，自动将样本分为不同的簇。

步骤5：解释聚类结果聚类分析的结果通常以聚类簇的特征向量、聚类中心和样本所属簇等形式呈现。

可以对聚类结果进行解释和分析，以便进一步理解数据。

5. 结果解释与应用通过对聚类分析结果的解释和分析，可以得到一些有意义的结论。

这些结论可以用于业务决策、市场营销、客户分类等方面。

聚类分析结果还可以与其他分析方法相结合，进一步挖掘数据中的潜在关系。

6. 结论本文介绍了Spss聚类分析的步骤和应用。

通过聚类分析，可以对数据进行无监督的分类和分组，发现数据中的潜在关系。

聚类分析结果对于业务决策和市场营销等方面具有重要意义。

希望本文对读者能够有所启发，促进对聚类分析的理解和应用。

肩宽/髋宽×100 胸厚/胸围×100 腿长/身长×100
初始类中心， 前4个样品作 为初始中心。
Iteration Historya Iteration 1 2 Change in Cluster Centers 1 2 3 .707 .354 .707 .000 .000 .000 4 .707 .000
•
Count：用于计数数据 Chi-Square measure：卡方测度 Phi- Square measure：两频数之间的2测度。
•
Binary：用于二值变量。1为出现，0为不出现 RR SM SSI RT …….
• • • • • •
Transform Values-标准化 Z scores：标准化到Z分数。标准 差标准化。 Range –1 to 1：标准化到-1～1范 围。变量中含负数，除以变量全 距。 Maximum magnitude：标准化到 最大值1。除以最大值。 Range 0 to 1：标准化到0～1的范 围。减去最小值再除以全距。 Mean of 1：把数值标准化到一个 均值的范围。除以均值。 Standard deviation of 1：标准化到 单位标准差。除以标准差。
Stage：聚类步骤 (cluster combined) Cluster1,cluster2:该步 被合并的两类中的观测 量号，合并结果取小的 序号； Coefficients：距离测度 值（本例选择欧氏距离） Stage cluster first appears：合并两项前 一次出现的聚类步序号, 0表示第一次出现 。 Next Stage：此步合并 结果在下一步合并时的 步序号。
• • •
Transform Measures-距离测量结果的转换方法： Absolute values:把距离值取绝对值。 Change sign：把相似性变为不相似性或取反。用取反的方法使距离顺序颠 倒过来。 Rescale to 0-1 range：通过首先减去最小值，然后除以范围的方法使距离 标准化。

第十讲聚类分析SPSS操作聚类分析是一种数据挖掘的方法，用于将样本数据按照相似性进行分组。

SPSS是一款功能强大的数据分析软件，提供了丰富的聚类分析功能，下面将介绍如何使用SPSS进行聚类分析。

首先，打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据文件。

可以通过点击“文件”菜单中的“打开”选项，选择相应的数据文件进行导入，或者直接将数据拖拽到SPSS软件界面上。

导入数据之后，在SPSS软件的数据视图中，可以查看数据的各个变量和观察值（样本）。

接下来，点击“分析”菜单中的“分类”选项，然后选择“聚类”。

在聚类分析对话框中，首先需要选择要进行聚类分析的变量。

可以将所有要分析的变量移动到“变量”列表中，或者点击“添加全部”按钮，将所有变量添加到“变量”列表中。

在聚类分析对话框中，还有一些其他的配置选项，如“距离测度”、“规范化方法”、“分散度”等，可以根据实际需求进行设置。

其中，距离测度指的是计算样本间相似性的方法，常用的有欧几里得距离、曼哈顿距离等；规范化方法用于对变量进行标准化；分散度用于定义聚类的紧密度。

配置好相关选项之后，可以点击“聚类”按钮开始进行聚类分析。

SPSS会根据所选的变量和配置选项，对样本进行聚类，并在输出视图中呈现聚类结果。

聚类分析的输出结果包括聚类分布表、聚类变量表、聚类映射表等。

聚类分布表显示了每个聚类中的样本数量；聚类变量表显示了每个聚类中各个变量的均值；聚类映射表显示了每个观察值所属的聚类。

分析完毕后，可以根据聚类的结果对样本进行分类。

可以基于聚类分布表和聚类映射表，将样本分为不同的类别，并对每个类别进行描述和解释。

此外，可以对每个类别的特点进行进一步的分析，比如对不同类别的平均值进行比较，以了解不同类别之间的差异。

聚类分析还可以进行一些其他的操作，比如对聚类结果进行可视化展示。

可以使用SPSS的图形功能，绘制散点图或热力图，将样本点按照聚类分组进行呈现，以便更直观地了解聚类结果。

(4)重心法（质心聚类）（Centroid clustering））：
将两类的距离定义为两类重心之间的距离
(5)类平均法(组内的联接）（within group linkage）： 将两类的距离定义为两类元素两两之间的平均平方距离。 (6)可变类平均法(组之间的联接） （Between group linkage） 将类平均法和中间距离法进行组合，得到一个组合的距离。 (7)离差平方和法（Ward 的方法）（Ward’s method）： 利用方差分析的思想：如果类分得合理，则同类样品之间的 离差平方和应当较小，类与类之间的离差平方和应当较大。
2、数据变换处理（标准化处理）：
（1）极差正规化（极差从0到1）：从变量的数据中 找出最大和最小值，其差称为极差。每一个原始数据 减去变量的最小值，再除以极差，则得到极差正规化 数据（最大数为1，最小数为0）； （2）标准化变换（标准差为1）：把数值标准化到标 准差为1（均值为0，方差为1）；
3、距离：
(三）迭代聚类法（K-平均值聚类）
层次聚类法在聚类过程中需要存储距离矩阵，并且在每一步的 并类过程中都需要做很多计算，这样，当样本量很大时会需要较大的 计算机内存空间和较长的计算时间。迭代聚类法克服了层次聚类法的 这两个缺点，具有占计算机内存小、速度快的优点，适用于大样本的 聚类分析。 迭代聚类法的聚类过程分为以下四步：
（二）层次聚类分析
层次聚类分析（系统聚类）（Hierarchical Cluster）是聚类分析中应用最广泛的一种，凡是具 有数值特征的变量和样本都可以采用层次聚类分析， 选择不同的距离和聚类方法可以获得满意的数值分类 效果。 1、层次聚类分析的步骤：
（1）聚类前首先对数据进行变换处理（选择相关性小且贡献大 的指标，转化成无量纲的数据）； （2）聚类分析时先分成n 类，计算样品之间的距离，并将距离 最近的两个样品并成一类； （3）选择并计算类与类之间的距离，并将距离最近的两类合并， 如果类的个数大于1，则继续，直到所有的样品并为一类为止； （4）最后绘制层次聚类谱系图（树状图）。