多元统计分析聚类分析的各种方法spss

论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析在当今大数据时代，统计分析成为了各个领域研究的重要工具。

而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于学术研究中。

本文将从多元统计分析的角度出发，探讨如何在论文写作中充分利用SPSS进行数据分析。

一、数据准备在进行多元统计分析之前，首先需要准备好可靠的数据。

数据的质量和完整性对于分析结果的准确性至关重要。

在数据准备阶段，可以通过SPSS软件进行数据清洗、缺失值处理和异常值检测等操作，以确保数据的可靠性。

二、描述性统计分析在进行多元统计分析之前，了解数据的基本情况是必要的。

通过SPSS的描述性统计分析功能，可以获得数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。

此外，还可以通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况，为后续的分析提供基础。

三、相关性分析相关性分析是多元统计分析的重要环节之一。

通过SPSS的相关性分析功能，可以计算各个变量之间的相关系数，从而了解它们之间的关系。

相关系数的取值范围为-1到1，当相关系数接近1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近-1时，表示两个变量呈负相关；当相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。

通过相关性分析，可以帮助研究者深入了解变量之间的相互作用，为后续的因果分析提供依据。

四、因素分析因素分析是一种常用的降维技术，可以将大量的变量转化为少数几个因素，从而简化数据分析的复杂度。

通过SPSS的因素分析功能，可以识别出主要的因素，并计算出各个变量对于每个因素的贡献度。

因素分析可以帮助研究者发现变量之间的内在联系，提取出潜在的因素，从而更好地理解研究对象。

五、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法，可以将数据样本划分为不同的类别或群组。

通过SPSS的聚类分析功能，可以根据变量之间的相似性将样本进行分类，从而发现数据中的内在结构。

总结词
03
详细描述
SPSS的对应分析功能可以将分类变量 转换为数量型变量，通过降维技术展 示变量间的关系。
SPSS的对应分析功能简单易用，能够 处理大型数据集，并且可以清晰地展 示变量间的关系和类别间的比较。
SPSS的对应分析功能支持多种距离度 量方式，允许用户自定义类别间的比 较方式，并且可以结合图形界面直观 地展示结果，如散点图和气泡图。
03
生物医学
分析生物标志物和疾 病之间的关系，发现 潜在的治疗方法和药 物。
04
金融
分析多个经济指标和 股票价格，进行投资 决策和风险管理。
02
SPSS软件介绍
Chapter
SPSS软件的特点与优势
强大的统计分析功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、推论性统计、 多元统计分析等，可满足各种数据分析和科学研究的需求。
多维尺度分析
01
用于研究数据之间的相似性或差异性。
02
多维尺度分析是一种用于研究数据之间的相似性或差异性的方法。它通过建立一 个低维空间来表示高维数据，使得相似的数据点在空间中距离较近，差异较大的 数据点距离较远。多维尺度分析广泛应用于市场研究、心理学等领域。
判别分析
基于已知分类的数据建立判别函数， 对新的观测值进行分类。
用户可以从SPSS官网或其他授权渠道获取 SPSS软件的安装包。
安装过程
按照安装向导的指引，逐步完成软件的安装过程， 包括选择安装路径、配置软件组件等。
启动SPSS软件
安装完成后，双击桌面快捷方式或从开始菜 单启动SPSS软件。
SPSS软件的基本操作界面
主界面概览
SPSS的主界面包括菜单栏、工具栏、 数据编辑窗口、结果输出窗口等部分 。

如何实现聚类？
---聚类分析的基本思想和方法
➢ 1、什么是聚类分析？
• 聚类分析： 是根据“物以类聚”的道理，对样品或指 标进行分类，使得同一类中的对象之间的相似性比与其 他类的对象的相似性更强的一种多元统计分析方法。
• 聚类分析的目的：把相似的研究对象归成类；即：使类 内对象的相似性最大化和类间对象的差异性最大化。
2023/5/3
4
zf
以系统聚类法为例
凝聚式
分解式
2023/5/3
5
zf
二、相似性度量
➢ 1、相似性的度量指标：
• 相似系数：性质越接近的变量或样品，它们的相似系数 越接近于1或-1，而彼此无关的变量或样品它们的相似系 数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；
• 距离：变量或样本间的距离越近，说明其相似性越高， 应归为一类；距离越远则说明相似性越弱，应归为不同 的类。
为什么这样 分类？
20有23何/5/好3 处？
因为每一个类别里面的人消费方式都不一样，需要针对不同的 人群，制定不同的关系管理方式，以提高客户对公司商业活动的 参与率。 挖掘有价值的客户，并制定相应的促销策略：对经常购买酸奶 的客户；对累计消费达到12个月的老客户。
针对2潜在客户派发广告，比在大街上乱发传单命中率更高 ，成本z更f 低！
Dpq min d (xi , x j )
2023其/5/中3 ，d(xi,xj)表示点xi∈
Gp和xj
1∈4
zf
Gq之间的距离
以当前某个样本与 已经形成的小类中 的各样本距离中的 最小值作为当前样 本与该小类之间的
距离。
例1：为了研究辽宁省5省区某年城镇居民生活消费的 分布规律，根据调查资料做类型划分

多元统计分析与SPSS多元统计分析是指通过应用多个统计方法和技术对多个变量之间的关系进行分析的一种统计分析方法。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件，可以对大规模的数据集进行多元统计分析。

多元统计分析包括多个方法和技术，如多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。

这些方法和技术可以帮助我们理解变量之间的关系，预测和解释数据，并支持决策制定。

通过使用SPSS软件，可以更轻松地进行这些分析。

在多元方差分析中，可以通过比较组别间的平均差异来检验因素对变量的影响；在主成分分析中，可以通过降低变量维度来提取主要的变化模式；在因子分析中，可以通过识别潜在的构念来简化变量之间的关系；在聚类分析中，可以通过将观测值划分为不同的群组来发现变量之间的模式；在判别分析中，可以根据已知组别来预测新观测值的组别。

SPSS软件提供了各种功能和工具，以便于使用者进行多元统计分析。

用户可以使用SPSS进行数据导入和数据清理，选择适当的多元统计方法和技术，设定分析的参数和条件，并生成相应的统计结果和图表。

此外，SPSS还提供了一些数据分析模板和指导，帮助用户更好地理解和使用多元统计分析方法。

在实际应用中，多元统计分析和SPSS广泛应用于社会科学、经济学、市场研究、医学和生物学等领域。

例如，研究者可以使用多元统计分析和SPSS来研究消费者行为模式、预测市场需求、评估治疗效果等。

企业可以使用多元统计分析和SPSS来进行市场细分、产品定位和品牌定位。

医生可以使用多元统计分析和SPSS来研究临床疗效、预测疾病发展等。

总而言之，多元统计分析是一种强大的统计方法，可以帮助我们理解和解释变量之间的复杂关系。

SPSS软件提供了方便易用的工具和功能，使得多元统计分析更加简单和高效。

同时，多元统计分析和SPSS广泛应用于各个领域，为研究者和决策者提供了有力的支持和指导。

• 在这一步中样本4（客户编号为： K100390 ） 和 样 本 5 （ 客 户 编 号 为 ： K100450 ） 相 似 度 达 到 阈 值 ， 聚 为 一 类 。
• 当纵坐标为13时，15个样本被12个白色 间隙分隔为13类。
系统聚类的结果解读
冰柱图聚类进程（最后一步）
依次类推，直到将15个样本全部 聚为一类，在15个样本之间没有 白色间隙，表示系统聚类结束。
• 测度观测点之间“亲疏”程度的方法与K-means聚类相同。 • 观测点与小类、小类与小类之间“亲疏”程度的测度，常用的方法有以下几种：
（1）重心法 （2）最近邻元素法 （3）组间平均联接法 （4）组间平均联接法 （5）离差平方和法
系统聚类的基本操作
第一步：用SPSS打开数据文件“移动通信客户_样本15.sav”。 第二步：在菜单栏中选择【分析(A)】→【描述统计(E)】→【描述(D)】，在弹出的 “描述”对话框的左下 角勾选【将标准化值另存为变量(Z)】，将已有的 6 个连续性变量都选到【变量(V)】列表框中，单击【确定】 按钮。
第四步：在“K均值聚类分析”对话框中单击右上角的【迭代(I)】按钮，在弹出的“K-均值聚类分析:迭代” 对话框中将【最大迭代次数(M)】修改为“50”，【收敛准则(C)】暂时不做修改。单击【继续(C)】按钮， 回到“K 均值聚类分析” 对话框。
K-Means聚类的基本操作
第五步：在“K均值聚类分析”对话框中单击右上角的【保存 (S)】按钮，在弹出的“K-均值聚类:保存新 变量”对话框中勾选【聚类成员(C)】和【与聚类中心的距离(D)】。单击【继续(C)】按钮，回到“K均 值聚类分析”对话框。
第一，如何测度样本的“亲疏程度”； 第二，如何进行聚类
K-means聚类对“亲疏程度”的测度

–达到指定迭代次数(maximum iteration),默认10次。 –收敛标准(convergence),默认0.02，即：本次迭代产生的任意新类,各
中心位置变化较小.其中最大的变化率小于2%.
29
K-means快速聚类
(三)基本操作步骤
A.菜单选项:analyze->classify->k means cluster B.选定参加快速聚类分析的变量到variables框 C.确定快速聚类的类数(number of clusters).类数应小
第九章 SPSS的聚类分析
1
聚类分析概述
• 概念：
– 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.
•(张三,李四) 2: a=0 b=0 c=1 d=2 J(x,y)=1/1=1 (不相同)
11
聚类分析概述
• 品质型个体间的距离
– Jaccard系数举例:根据临床表现研究病人是否有类似的病
•姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4
•张三 男 1 0 1 0 0
0
•李四 女 1 0 1 0 1
•姓名 授课方式 上机时间 选某门课程
•张三
1
1
1
•李四
1
1
0
•王五
0
0
1
•（张三，李四）：a=2 b=1 c=0 d=0 d(x,y)=1/(1+2)=1/3
•（张三，王五）：a=1 b=2 c=0 d=0 d(x,y)=2/(1+2)=2/3

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。

如何使用SPSS进行多元统计分析第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种功能强大且广泛使用的统计分析软件。

它能够处理大量数据，进行各种统计分析和数据挖掘，是研究人员和数据分析师常用的工具。

第二章：设置数据在进行多元统计分析之前，首先需要设置数据。

SPSS支持导入外部数据文件，如Excel、CSV等格式。

用户可以在SPSS中创建新的数据集并录入数据，也可以导入已有数据集。

在设置数据时，需要注意数据的变量类型、缺失值处理以及数据的清洗与转换。

第三章：描述统计分析描述统计分析是理解数据的第一步。

SPSS提供了丰富的描述统计方法，包括平均数、标准差、最小值、最大值、频数分布等。

用户可以通过简单的命令或者界面操作来生成各种描述统计结果，并进一步进行数据的可视化展示。

第四章：相关性分析相关性分析是多元统计分析的常用方法之一。

SPSS提供了丰富的相关性分析工具，如Pearson相关系数、Spearman等。

用户可以通过相关分析来检测不同变量之间的关系，并进一步探索变量之间的线性或非线性关系。

第五章：线性回归分析线性回归分析是一种预测性分析方法，在多元统计分析中应用广泛。

SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。

用户可以通过线性回归分析来建立模型，预测因变量与自变量之间的关系，并进行参数估计和显著性检验。

第六章：因子分析因子分析是一种常用的降维技术，用于发现隐藏在数据中的潜在变量。

SPSS提供了主成分分析、最大似然因子分析等方法。

用户可以通过因子分析来降低变量的维度，提取数据中的主要信息。

第七章：聚类分析聚类分析是一种用于将数据样本划分成相似组的方法。

SPSS支持多种聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。

用户可以通过聚类分析来识别数据中的固有模式和群体。

第八章：判别分析判别分析是一种用于将样本分类的方法，常用于研究预测变量对分类变量的影响。

Fisher’s：给出Bayes判别函数的系数。（注意：这个选项不是
要给出Fisher判别函数的系数。这个复选框的名字之所以为 Fisher’s，是因为按判别函数值最大的一组进行归类这种思想 是由Fisher提出来的。这里极易混淆，请读者注意辨别。） Unstandardized：给出未标准化的Fisher判别函数（即典型判 别函数）的系数（SPSS默认给出标准化的Fisher判别函数系 数）。
Function 1 -2.177 -2.270 -2.741 -3.199 -2.582 9.674 8.332 10.128 8.342 9.491 -6.687 -7.163 -8.655 -4.766 -5.727 -20.714 -3.319 14.008 -7.595
Function 2 1.364 1.375 1.323 .638 .366 .231 -.613 -2.518 1.760 -.145 -.394 -.685 -1.823 -.608 -.270 -13.498 .831 2.086 -1.752
图4.4 Classify…子对话框
5. 单击Save按钮，指定在数据文件中生成代表判别分组结果 和判别得分的新变量，生成的新变量的含义分别为：
Predicted group membership：存放判别样品所属组别的值； Discriminant scores：存放Fisher判别得分的值，有几个典型
表4.4 个案观察结果表
Case wise Statistic s Highe st Group Squared Mahalanobis Dista nce to Centroid .297 .236 .117 .507 .418 .469 .868 5.985 4.793 .101 .139 .322 5.365 3.384 .998 361.567 .558 28.668 1.982 Disc riminant Sc ores

多元统计分析原理与基于SPSS的应用1. 引言多元统计分析是统计学中的重要分支，用于研究多个变量之间的关系和模式。

在实际应用中，SPSS是一个流行的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具，可以用于多元统计分析。

本文将介绍多元统计分析的原理，并探讨如何利用SPSS进行实际应用。

2. 多元统计分析概述多元统计分析是一种从多个维度考察数据的统计方法。

它可以帮助研究者发现多个变量之间的模式和关联，从而提供更深入的分析和理解。

常见的多元统计分析方法包括：主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。

2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种减少数据集维度的方法，它可以将大量的变量转化为少数几个主成分。

通过主成分分析，可以发现数据中的主要模式和结构，从而简化数据集和分析过程。

2.2 因子分析因子分析是一种确定变量之间潜在关系的方法。

它可以帮助研究者发现共同的因素或维度，并解释变量之间的相关性。

因子分析可用于降维或构造新的变量，进而减少数据集的复杂性。

2.3 聚类分析聚类分析是一种将观测对象分组或分类的方法。

它可以通过计算对象之间的相似性或距离，将它们划分为不同的类别。

聚类分析可帮助研究者发现数据中的隐藏结构，并进行进一步的分析和解释。

2.4 判别分析判别分析是一种预测变量类别的方法。

它可以根据已知类别的样本数据，建立预测模型并进行分类。

判别分析可用于识别不同群体或类别之间的差异，并进行进一步的推断和预测。

3. 多元统计分析的应用场景多元统计分析可以应用于各种领域，如市场调研、社会科学、医学研究等。

以下是一些常见的应用场景：•市场调研：通过主成分分析和因子分析，可以帮助企业确定消费者需求和消费行为的主要影响因素。

•社会科学：聚类分析可用于对人群进行社会分类，从而提供对人群特征和行为的深入理解。

•医学研究：判别分析可以应用于医学诊断，预测患者是否患有某种疾病或疾病的严重程度。

4. 基于SPSS的多元统计分析应用示例SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了多种多元统计分析方法和工具。

• 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。
• 特点
1. 聚类分析前所有个体所属的类别是未知的，类别个数 一般也是未知的，分析的依据只有原始数据，可能事 先没有任何有关类别的信息可参考
(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
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。
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
• 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， 表示仅显示聚类成n类时，个各类的成员构成
• 方案范围：指定显示聚成n1类到n2类时，个各类 的成员构成。
设定保存层次聚类分析的结果
• 无，是指不保存到编辑窗口中。
• 结果与讨论
• 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。

K聚类一、实验过程1.将数据5.7导入至SPSS中，分析-分类-K均值聚类分析，将8个行业放到变量中，地区放到label cases中，设定聚类数=3。

2.点击“迭代”，设定最大迭代次数为10，迭代标准为0，点击继续3.点击“保存”，选择“聚类成员”及“与聚类中心的距离”4.点击“选项”，选择如下点击继续5.点击确定后，得到如下实验结果：二、实验结果分析：1. 给出初始的聚类中心2. 给出每次迭代结束后类中心的变动从表中可以看出共经历了4次迭代，即4次迭代后，聚类中心的变化为0，迭代停止。

表中，聚类一列中给出观测量所属的类别，距离列给出了观测量与所属聚类中心的距离。

综合第三个表及第四个表，可以看出将31个地区按8个产业分成3类后，北京，江苏，浙江，山东，广东为第一类。

这一类聚类中心8个产业的产值分别为1165.95，143.78,135.89,263.39,61.36,176.16,152.99,559.62亿元。

第二类包括天津和上海，剩下的24个地区为第三类。

表中给出的是三类聚类中心间的距离6. 进行单因素方差分析结果显示，8个变量在三个类别中均存在显著差异，说明结果有效。

综合上述表格，按照个产业的发展水平将中国31个地区分成3类：第一类为北京，江苏，浙江，山东，广东，属于经济发达地区。

该类中心的产值分别为1165.95，143.78,135.89,263.39,61.36,176.16,152.99,559.62亿元。

第二类为天津和上海，属于较发达地区。

该类中心的产值分别为2064.94,170.58,272.73,445.55,80.96,266.19,251.86,717.59亿元。

第三类为余下的24个地区，属于欠发达地区。

该类中心的产值分别为428.07,82.50,73.91,89.18,26.04,28.29,38.64，185.03亿元。

热量 144.00 181.00 157.00 170.00 152.00 145.00 175.00 149.00 99.00 113.00 140.00 102.00 135.00 150.00 149.00 68.00 136.00 144.00 72.00 97.00
钠含量 19.00 19.00 15.00 7.00 11.00 23.00 24.00 27.00 10.00 6.00 16.00 15.00 11.00 19.00 6.00 15.00 19.00 24.00 6.00 7.00
“None”不生成冰柱图 “Orientaton”图形取向： 竖直旳Vertical和水平旳Horizontal
按钮“Method”为聚类措施选择
定义样本点间旳相同度。
选择对变量作原则化处理旳措施
Cluster Membership
Case 1:Budweise 2:Schlitz 3:Ionenbra 4:Kronenso 5:Heineken 6:Old-miln 7:Aucsberg 8:Strchs-b 9:Miller-l 10:Sudeiser 11:Coors 12:Coorslic 13:Michelos 14:Secrs 15:Kkirin 16:Pabst-ex 17:Hamms 18:Heileman 19:Olympia20:Schlite-
了解聚类分析旳关键
(1)首先不懂得数据究竟是来自几种类； (2)第二不懂得每个数据究竟是那一类； (3)第三也不懂得类和类旳界线是什么； (4)所谓亲疏程度就是两个数据（变量）综 合考虑各指标后旳接近程度；
2. 聚类分析中旳“亲疏程度”旳度量措施
数据中，个体之间旳亲疏程度是非常主 要旳，因为我们正是依托这种亲疏程度 来将进行类旳合并和分化；

为了研究亚洲国家的经济发展水平和文化教育水
平，以便于对亚洲国家进行分类研究，这里我们 进行聚类分析（在World95.sav数据中筛选出亚洲 国家，使用Data→Select Cases→If condition is satisfied中选入region=3）。 详细步骤如下：
(1) 打开数据。使用菜单中File→Open命令，然后 选中要分析的数据World95.sav。
多元统计分析--聚类分析
2021/7/11
多元统计分析
何晓群
中国人民大学出版社
2021/7/11
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
2
第三章 聚类分析
• §3.1 • §3.2 • §3.3 • §3.4 • §3.5 • §3.6 • §3.7 • §3.8
聚类分析的思想 相似性度量 类和类的特征 系统聚类法 模糊聚类分析 K-均值聚类和有序样本聚类 计算步骤与上机实现 社会经济案例研究
38
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§3.7.3 计算步骤与上机实践 模糊聚类法
继续使用上面的例子，希望将亚洲国家或地区 分成3类进行分析研究。这里我们使用SPlus2000软件。
（略）
2021/7/11
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
39
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§3.8 社会经济案例研究
2021/7/11
2021/7/11
中国人民大学六西格玛质量管理研
§3.7 计算步骤与上机实践
本书以SPSS15.0软件来说明前面讲述的几种 聚类法的实现过程。具体步骤如下：
*分析所需要研究的问题，确定聚类分析所需 要的多元变量；
*选择对样品聚类还是对指标聚类； *选择合适的聚类方法； *选择所需的输出结果。 我们将实现过程用逻辑框图表示为图3.8。