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SPSS聚类分析方法选择引言在数据分析中，聚类分析是一种常用的技术，用于将一组数据点分成不同的类别或群组。
聚类分析有助于揭示数据中的模式和结构，并帮助我们理解数据集中的关联性。
SPSS是一个流行的统计软件，提供了多种聚类分析方法供用户选择。
本文将介绍SPSS中常用的聚类分析方法，并讨论如何选择适合的方法。
聚类分析方法SPSS提供了多种聚类分析方法，包括K-means聚类、层次聚类和模糊聚类。
下面将对这些方法进行简要介绍：K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的聚类方法，将数据点分为K个不同的类别。
该方法的主要优点是计算效率高，适用于大规模数据集。
K-means聚类的基本步骤包括选择初始聚类中心、计算每个数据点到聚类中心的距离、将数据点分配到最近的聚类中心，并重新计算聚类中心的位置。
K-means聚类的结果可以用于发现类别之间的差异和相似性。
层次聚类层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，通过构建一个层次化的聚类结构来组织数据。
在层次聚类中，数据点被逐步合并形成更大的聚类，直到所有数据点都被合并为一个聚类或达到预定的停止条件。
层次聚类方法的优点是可以自动确定聚类的个数，并提供了一个可视化的聚类结构。
模糊聚类模糊聚类是一种基于隶属度的聚类方法，将数据点分配到多个不同的聚类中心，并为每个数据点计算其属于不同聚类的隶属度。
与传统的硬聚类方法不同，模糊聚类允许数据点属于多个不同的聚类，反映了数据的不确定性和模糊性。
模糊聚类的结果可以用于描述数据点在不同类别之间的相似性。
方法选择在选择聚类分析方法时，需要考虑以下几个因素：数据类型首先需要考虑数据的类型。
如果数据是连续变量，则可以使用K-means聚类或层次聚类方法。
如果数据是分类变量，则可以使用层次聚类方法。
如果数据既包含连续变量又包含分类变量，则可以使用模糊聚类方法。
聚类个数另一个需要考虑的因素是聚类的个数。
K-means聚类和模糊聚类需要在分析之前确定聚类的个数。
第九章SPSS的聚类分析1.引言聚类分析是一种数据分析方法，用于将相似的对象划分到同一组中，同时将不相似的对象划分到不同的组中。
SPSS是一种常用的统计软件，提供了聚类分析的功能。
本章将介绍SPSS中的聚类分析方法及其应用。
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。
数据应该是定量变量或者定性变量，可以包含多个变量。
如果存在缺失值，需要处理之后才能进行聚类分析。
3.SPSS中的聚类分析方法在SPSS中，聚类分析方法有两种：基于距离的聚类和基于密度的聚类。
基于距离的聚类方法将对象划分到不同的组中，使得组内的对象之间的距离最小，组间的对象之间的距离最大。
常见的基于距离的聚类方法包括单链接聚类、完全链接聚类和平均链接聚类。
基于密度的聚类方法则通过考虑对象周围的密度来划分对象所属的组。
在SPSS中，可以使用层次聚类和K均值聚类这两种方法进行聚类分析。
3.1层次聚类层次聚类又称为分级聚类，它将对象分为一个个的层级，直到每个对象都成为一个单独的组为止。
层次聚类分为两种方法：凝聚层次聚类和分化层次聚类。
凝聚层次聚类是从每个对象作为一个单独的组开始，然后根据对象之间的距离逐渐合并组，直到所有的对象都合并到一个组为止。
凝聚层次聚类的最终结果是一个层级的分组结构，可以根据需要确定分组的层数。
分化层次聚类是从所有的对象开始，然后根据对象之间的距离逐渐分离成不同的组，直到每个对象都成为一个单独的组为止。
在SPSS中，可以使用层次聚类方法进行聚类分析。
通过选择合适的距离度量和链接方法，可以得到不同的聚类结果。
3.2K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，通过计算对象之间的距离，将对象分为K个组。
K均值聚类的基本思想是：首先随机选择K个对象作为初始的聚类中心，然后将每个对象分配到离它最近的聚类中心，重新计算聚类中心的位置，直到对象不再发生变化为止。
K均值聚类的结果是每个对象所属的聚类，以及聚类的中心。
在SPSS中，可以使用K均值聚类方法进行聚类分析。
spss聚类分析案例在进行SPSS聚类分析时，我们通常会遵循一系列步骤来确保分析的准确性和有效性。
以下是一个典型的聚类分析案例，展示了如何使用SPSS软件进行数据分析。
首先，我们需要收集数据。
数据可以是定量的，也可以是定性的，但必须与研究问题相关。
例如，如果我们正在研究消费者购买行为，我们可能会收集关于消费者年龄、收入、购买频率和偏好的数据。
接下来，我们将数据导入SPSS。
这可以通过直接输入数据、从Excel文件导入或使用SPSS的数据导入向导来完成。
一旦数据在SPSS中，我们需要检查数据的准确性和完整性，确保没有缺失值或异常值。
在进行聚类分析之前，我们通常需要对数据进行预处理。
这可能包括标准化变量、处理缺失值和异常值，以及可能的变量转换。
标准化是重要的，因为它确保了所有变量在聚类分析中具有相同的权重。
然后，我们选择聚类方法。
SPSS提供了几种聚类方法，包括K-means聚类、层次聚类和双向聚类。
选择哪种方法取决于数据的特性和研究目的。
例如，如果我们有明确的类别数量，K-means聚类可能是合适的；如果我们希望看到数据的层次结构，层次聚类可能更合适。
在选择了聚类方法后，我们需要确定聚类的数量。
这可以通过多种方法来确定，包括肘部方法、轮廓系数或基于信息准则的方法。
确定聚类数量后，我们可以运行聚类算法，并将数据点分配到不同的聚类中。
聚类完成后，我们需要评估聚类的质量。
这可以通过查看聚类的内部一致性和聚类之间的差异来完成。
我们还可以进行统计测试，如ANOVA或卡方检验，来检验聚类是否在统计上显著。
最后，我们解释聚类结果。
这包括识别每个聚类的特征，以及这些特征如何与研究问题相关。
例如，如果我们发现一个聚类主要由高收入、频繁购买的消费者组成，这可能表明这是一个高价值的市场细分。
在整个聚类分析过程中，我们可能会进行多次迭代，调整聚类方法、聚类数量或数据预处理步骤，以获得最佳的聚类结果。
聚类分析是一个动态的过程，需要根据数据和研究目的进行调整。
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。
SPSS聚类分析方法选择一、导言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛使用的统计分析软件，其功能强大且易于操作。
聚类分析是SPSS中常用的一种数据分析方法，可以将相似的个体归为一类，帮助我们理解数据的结构和特征。
在进行聚类分析时，我们首先需要选择适合的聚类方法。
本文将介绍SPSS中常用的聚类方法，并讨论如何选择最适合的方法。
二、常见的SPSS聚类分析方法1. K均值聚类K均值聚类是SPSS中最常见的聚类方法之一。
该方法将样本分为K个簇，使簇内的样本相似度最大化，簇间的相似度最小化。
K均值聚类需要预先确定簇的个数K，并且聚类结果对初始点的选取敏感。
该方法适用于样本数较大、特征数较少的数据。
2. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，常用的有DBSCAN和OPTICS。
这些方法将样本集合中的数据点组成的簇定义为密度相连的点的最大集合。
密度聚类能够有效地处理一些非球形分布的数据，对噪声数据也有较好的鲁棒性。
3. 层次聚类层次聚类使用一种树状结构来组织数据，常用的有凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
凝聚层次聚类从单个样本开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个包含所有样本的簇。
分裂层次聚类则从整个样本集开始，逐步将样本分割成小的、不相交的簇。
层次聚类可用于确定最佳的簇的个数，但在处理大型数据集时计算复杂度较高。
4. 二分K均值聚类二分K均值聚类将样本集合分为两个簇，并且分别对每个子簇进行迭代划分，直到满足预定的停止条件。
该方法适用于样本数较大、特征数较多的数据。
三、选择合适的聚类方法在选择SPSS聚类分析方法时，需要根据具体的数据集特点和分析目的进行考虑：1.数据集特点：数据集的样本数、特征数和分布形态对聚类方法的选择有很大影响。
如果样本数较大、特征数较少，并且数据呈现相对均匀的分布，可以选择K均值聚类。
如果数据集存在非球形分布、噪声数据等问题，可以考虑使用密度聚类方法。
spss聚类分析步骤什么是聚类分析聚类分析是一种通过将相似的样本数据进行分组的方法，以便于研究者可以更好地理解数据中的模式和结构。
在聚类分析中，研究者希望将数据样本划分为若干个互不重叠的群体，每个群体内的样本相似度较高，而不同群体之间的样本相似度较低。
spss的聚类分析功能spss是一种功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能。
在spss中，可以使用聚类分析功能来进行数据样本的分组和分类。
聚类分析功能可以帮助研究者发现数据中的模式、规律和群体。
使用spss的聚类分析功能，可以根据变量之间的相似性将样本分成若干个组，从而更好地理解数据。
spss聚类分析步骤以下是使用spss进行聚类分析的基本步骤：1.打开数据文件：首先，需要打开包含要进行聚类分析的数据的spss数据文件。
可以通过点击菜单栏的“文件”选项打开数据文件，或者通过键盘快捷键“Ctrl + O”。
2.转换变量类型：在进行聚类分析之前，需要将数据中的所有变量转换为合适的类型。
例如，如果有一些分类变量，需要将其转换为因子变量。
可以通过点击菜单栏的“数据”选项，然后选择“转换变量类型”来进行变量类型的转换。
3.选择变量：在进行聚类分析之前，需要确定要使用的变量。
可以选择所有的变量，也可以只选择特定的变量。
选择变量可以通过点击菜单栏的“数据”选项，然后选择“选择变量”来进行。
4.进行聚类分析：选择好变量之后，可以进行聚类分析。
可以通过点击菜单栏的“分析”选项，然后选择“聚类”来进行聚类分析。
5.配置聚类分析参数：在进行聚类分析之前，需要配置一些参数。
例如，确定要使用的聚类方法和相似性测度。
可以根据具体的研究目的和数据特点来选择合适的参数。
6.运行聚类分析：配置好参数之后，可以点击“确定”按钮来运行聚类分析。
spss会根据选择的变量和参数，对样本数据进行聚类，并生成相应的结果。
7.分析聚类结果：在进行聚类分析之后，可以对聚类结果进行进一步的分析。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法随着统计分析软件的进步，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款功能强大、易于使用的统计分析工具受到广泛欢迎。
它能援助探究人员进行各种统计分析，其中包括因子分析和聚类分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析，并针对每个分析方法提供详尽步骤和操作示例。
一、因子分析因子分析是一种常用的统计方法，在数据维度缩减和相关变量结构分析方面具有广泛的应用。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1. 数据筹办起首，需要将原始数据导入SPSS软件中。
可以通过选择“文件”>“打开”>“数据”，然后选择合适的数据文件进行导入。
确保数据是以矩阵的形式存储，每个变量占据一列，每个观察单位占据一行。
2. 因子分析设置在SPSS软件中，选择“分析”>“数据筹办”>“特殊分析”>“因子”。
在弹出的对话框中，选择需要进行因子分析的变量，将它们挪动到“因子”框中。
然后，选择所需的因子提取方法（如主成分分析或因子分析），并指定所需的因子个数。
可以选择默认值，也可以依据实际需求进行调整。
3. 统计输出完成因子分析设置后，点击“确定”按钮开始分析。
SPSS软件将生成一个因子分析结果报告。
报告中将包含因子载荷矩阵、特征值、诠释的方差比例等统计指标。
通过这些指标，可以对变量和因子之间的干系、每个因子的诠释能力进行分析。
4. 结果解读对于因子载荷矩阵，可以依据因子载荷的大小来裁定变量与因子之间的干系。
一般来说，载荷肯定值大于0.3的变量与因子之间具有显著关联。
诠释的方差比例表示每个因子能够诠释变量总方差的比例，一般来说，越大越好。
在解读结果时，需要综合思量因子载荷和诠释的方差比例。
二、聚类分析聚类分析是一种用于数据分类的统计方法。
它依据观测值之间的相似性将数据对象分组到不同的类别中。
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。
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聚类分析标题：SPSS聚类分析及应用引言：聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以帮助我们对大量的数据进行分类和整理，为进一步的研究提供有力的分析基础。
SPSS软件作为一种专业的统计分析工具，被广泛应用于聚类分析领域。
本文旨在介绍聚类分析的基本概念与原理，并以SPSS软件为例，展示如何进行聚类分析及其应用。
一、聚类分析的基本概念与原理1.1 聚类分析的概念聚类分析是一种将相似对象集合归入同一类别的数据分析方法，该方法可以形成几个并列的类别，每个类别内的对象间相互之间更加相似，而不同类别之间的对象更加不相似。
1.2 聚类分析的原理聚类分析的主要原理是通过测量和比较对象间的相似性或差异性来进行分类。
常用的相似性度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和相关系数等。
聚类分析基于这种相似性度量，通过计算各个对象之间的距离，将相似的对象聚集在一起形成类别。
二、SPSS中的聚类分析2.1 数据准备在进行聚类分析前，首先需要准备好要分析的数据。
SPSS软件支持多种数据格式的导入，例如Excel、CSV等。
确保数据的准确性和完整性，以保证分析结果的准确性。
2.2 聚类分析操作步骤（1）打开SPSS软件并导入数据。
选择“文件”菜单下的“导入”选项，选择需要导入的数据文件。
（2）选择“分析”菜单下的“分类”选项，点击“K-Means聚类”或“层次聚类”选项。
（3）在弹出的对话框中设置变量，选择需要进行聚类分析的变量和相似性度量方法。
（4）点击“确定”按钮执行聚类分析。
2.3 聚类分析结果解释聚类分析结果的解释依赖于具体的分析方法和数据特征。
一般来说，可以通过聚类过程中形成的“树状图”或“聚类标签”等来解释聚类结果。
同时，也可以通过计算不同类别内变量的均值和方差等统计指标，分析不同类别之间的差异性。
三、聚类分析的应用聚类分析在众多领域中都有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：3.1 市场细分通过聚类分析，可以将客户分为不同的群体，进而进行有效的市场细分。
SPSS聚类分析方法选择引言在数据分析中，聚类分析是一种常见的方法，用于将数据分组成相似的子集。
这种方法可以在没有预先定义的分类标准的情况下，根据数据点之间的相似性将它们归类到不同的群集中。
SPSS（统计软件包for 社会科学）是一个强大的统计软件，具有灵活的聚类分析功能。
然而，在进行聚类分析时，选择合适的聚类分析方法非常重要，因为不同的方法具有不同的适用场景和结果解释。
聚类分析方法概述SPSS提供了多种聚类分析方法，每种方法都有其独特的特点和适用范围。
以下是一些常见的聚类分析方法：1.K均值聚类2.系统聚类3.密度聚类4.模糊聚类在选择聚类分析方法时，我们需要考虑以下因素：•数据类型：聚类方法可以应用于不同类型的数据，包括连续型数据、分类数据和二元数据等。
•数据分布：聚类方法对数据分布的假设不同。
某些方法要求数据服从正态分布，而其他方法可以处理任意分布的数据。
•簇的形状和大小：某些方法适用于各向同性的数据簇，而其他方法可以处理任意形状和大小的簇。
•数据量和维度：一些方法适用于处理大规模的数据集，而其他方法更适合于处理低维度的数据。
各种方法的适用场景1. K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类方法。
它将数据集划分为K个簇，每个簇有一个代表性的质心。
K均值聚类的优点是简单且易于理解，适用于处理数值型和连续型数据。
然而，K均值聚类对初始质心的选择敏感，而且对异常值和噪声较为敏感。
因此，当数据具有明显的分离性和明确的簇结构时，K 均值聚类是一种不错的选择。
2. 系统聚类系统聚类是一种基于距离或相似性的层次聚类方法。
它根据样本之间的相似性逐步合并簇，形成一棵树状结构。
系统聚类的优点是可以发现数据中复杂的簇结构，并且对初始质心的选择不敏感。
它适用于处理各向同性和异向同性的数据簇。
然而，由于系统聚类需要计算所有样本之间的距离或相似性，当数据量较大时，计算复杂度较高。
3. 密度聚类密度聚类是一种基于样本之间密度的聚类方法。
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。
