第十讲 聚类分析SPSS操作

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。

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。
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根据实际需求和应用背景，对聚类结果进行解释和 应用。
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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

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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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
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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

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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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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
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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。
• 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。
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• 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
2. 严格地，聚类分析并不是纯粹的统计技术，不象其他 多元分析，需要从样本去推断总体
• 一般不涉及统计量分布，也不需显著性检验
3. 聚类分析更象是一种建立假设的方法，而对相关假设 的检验还需要借助其他统计方法