spss聚类分析教程汇总
SPSS处理聚类分析
实验五：聚类分析一．实验目的1.学会用spss进行聚类分析。
2.了解层次聚类和K值聚类法的有缺点。
二．实验要求利用2001年全国31个省市自治区各类小康和现代化指数的数据，对地区别作分层聚类和K-Means聚类分析。
数据见：聚类分析数据（小康指数）。
三．实验内容方法一：层次聚类1．试验步骤：依次点击“分析”——“分类”——“系统聚类”如下图一所示，将“省市”放入标注个案中，将其余放入“变量”中。
【图一】点击统计量，选中“合并进程表，相似性矩阵”如下图二所示：【图二】点击“图”，设置相应操作，如下图三所示：【图三】选中“方法”，设置如下图四：【图四】点击“确定”得到输出结果，如下表一：【表一】聚类案例处理汇总(a)案例有效缺失总计N 百分比N 百分比N 百分比31 100.0 0 .0 31 100.0a Ward 联结聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * *Dendrogram using Ward MethodRescaled Distance Cluster CombineC A SE 0 5 10 15 2025Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+甘肃 26江西 28贵州 30青海 20安徽 24广西 27河南 29云南 25宁夏 22西藏 31湖北 12陕西 13内蒙古 18山西 15重庆 17湖南 19四川 21河北 14海南 16北京 1上海 2天津 3浙江 4广东 5福建 8黑龙江 10吉林 11新疆 23江苏 6山东 9辽宁 7试验结果分析：在聚类表中：第一列表示聚类分析的第几步，第二列第三列表示本步骤类中哪两个样本或小类聚成一类，第四列是个体距离或小类距离，第五列第六列表示本步骤类中参与聚类的是个体还是小类，0表示样本，非0表示由第几步骤生成的小类参与本布聚类，第七列表示本步骤类的结果将在以下第几步中用到。
第九章SPSS的聚类分析
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。
spss使用教程聚类分析与判别分析新
3.2 SPSS中实现过程
研究问题 对一个班同学的各科成绩进行聚类，分析 哪些课程是属于一个类的。聚类的依据是4门 功课的考试成绩，数据如表2所示。
表2 姓 名 hxh yaju yu shizg
学生的四门课程的成绩 数 学 99.00 88.00 79.00 89.00 物 理 98.00 89.00 80.00 78.00 语 文 78.00 89.00 95.00 81.00 政 治 80.00 90.00 97.00 82.00
（4）Block距离 两个样本之间的Block距离是各样本所有 变量值之差绝对值的总和，计算公式为
（5）Minkowski距离 两个样本之间的Minkowski距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求p次方根。计算公式为
（6）Customized距离（用户自定义距离） 两个样本之间的Customized距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求q次方根。计算公式为
实现步骤
图9 在菜单中选择“Hierarchical Cluster”命令
图10 “Hierarchical Cluster Analysis”对话框（二）
图11 “Hierarchical Cluster Analysis：Method”对话框（二）
图12 “Hierarchical Cluster Analysis：Plots”对话框（二）
1.聚类分析与判别分析的基本概念
统计学研究这类问题的常用分类统计方法 主要有聚类分析（cluster analysis）与判 别分析（discriminant analysis）。其中聚 类分析是统计学中研究这种“物以类聚”问题 的一种有效方法，它属于统计分析的范畴。聚 类分析的实质是建立一种分类方法，它能够将 一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在 没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所 说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不 同类之间具有明显的区别。
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
(汇总)spss聚类分析结果解释.ppt
数据同上〔data14-01a〕：以四个四类成绩突出者的数据为初始 聚类中心(种子)进展聚类。类中心数据文件data14-01b〔但缺一 列Cluster_，不能直接使用，要修改〕。对运发动的分类〔还是分 为4类〕
Analyze Classify K-Means Cluster
Variables: x1,x2,x3
三维或者更高维的情况也是类似；只不过三 维以上的图形无法直观地画出来而已。在饮 料数据中，每种饮料都有四个变量值。这就 是四维空间点的问题了。
..分割..
19
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。最简单的是歐氏距离，还有
..分割..
17
饮料数据〔drink.sav 〕
16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
..分割..
18
如何度量远近？
如果想要对100个学生进展分类，如果仅仅知 道他们的数学成绩，那么只好按照数学成绩 来分类；这些成绩在直线上形成100个点。这 样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物 理成绩就形成二维平面上的100个点，也可以 按照距离远近来分类。
产成为可能。
..分割..
2
14.1.2 判别分析
判别分析是根据说明事物特点的变量值和它们 所属的类，求出判别函数。根据判别函数对未 知所属类别的事物进展分类的一种分析方法。
在自然科学和社会科学的各个领域经常遇到需 要对某个个体属于哪一类进展判断。如动物学 家对动物如何分类的研究和某个动物属于哪一 类、目、纲的判断。
中最远点之间的距离作为这两类之间的距离；当然也可
基于SPSS用K-means聚类做聚类分析
作业2：城镇居民消费结构的K-means聚类模型
本次作业为基于IBM SPSS Statistics 24的K-means聚类运算
一、第一步：导入数据，点击文件下方的图标，选中”案例2-城镇居民消费结构“，点击打开，
二、分析数据
1、点击Spss界面的“分析”，然后依次点击“分类”、“K-均值聚类”，如下图
2、在弹出的界面中点击“选项”，勾选“ANOVA表”，如下图，再点击“继续”
3、在弹出的界面中点击“保存”，勾选“聚类成员”、“与聚类中心距离”，如下图所示，点击“继续”
4、最后在弹出的界面中，把“地区”放入“个案标注依据”，其余的放入“变量”中，如下图所示，点击“确定”。
三、结果展示
ANOVA。
《SPSS数据分析与应用》第6章 聚类分析
• 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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
，但没有数量表示。
• 名义尺度。指标用一些类来表示，这些类之间没有 等级关系也没有数量关系。
• 不同类型的指标，在聚类分析中，处理的方式是大 不一样的。总的来说，提供给间隔尺度的指标的方 法较多，对另两种尺度的变量处理的方法不多。
标之间的相似程度的统计量，以这些统计量为划分类 型的依据，把一些相似程度较大的样品（或指标）聚 合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品 （或指标）又聚合为另外一类，…。关系密切的聚合 到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分 类单位，直到把所有的样品（或指标）都聚合完毕， 把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分
h、非参数检验：Nonparametric Tests 等等
2020/9/25
5
目录 上页 下页 返回 结束
第一章 聚类分析
• 聚类分析的基本思想 • 聚类分析上机实现
2020/9/25
6
§1.1 聚类分析的思想
• 我们认为，所研究的样品或指标（变量）之间是存在 着程度不同的相似性（亲疏关系）。于是根据一批样 品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指
Descriptives：描述统计量分析
Explore：探索分析
Crosstabs：多维频数分布交叉表（列联表）
描述统计分析过程Descriptives
• 1、功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行 标准化处理(标准化后的新变量的均值为0，标准差为1，目 的是为了消除各变量间变量值在数量级上的差异，从而增 强数据间的可比性)。
2020/9/25
11
目录 上页 下页 返回 结束
• 第一位重要的问题是“什么是类”？粗糙地讲 ，相似样品（或指标）的集合称作类。。
• 聚类分析给人们提供了丰富多采的方法进行分 类，这些方法大致可归纳为：(1) 系统聚类法 。(2)模糊聚类法。(3) K-均值法。(4) 有序样 品的聚类。(5) 分解法。(6) 加入法。
2020/9/25
14
目录 上页 下页 返回 结束
(3) 类平均法(group average method)。
2020/9/25
15
目录 上页 下页 返回 结束
(4) 重心法(Centroid method)。 (5) 离差平方和法（Sum of Squares method）。
Dw2 ( p, q) Dpq Dp Dq
类系统。最后再把整个分类系统画成一张分群图（又 称谱系图），用它把所有的样品（或指标）间的亲疏 关系表示出来。
2020/9/25
7
目录 上页 下页 返回 结束
• 对样品的分类常称为Q型聚类分析 • 对变量的分类常称为R型聚类分析
2020/9/25
8
目录 上页 下页 返回 结束
§1.1 聚类分析的思想
基本统计分析
• 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法 进行分析，但选择何种统计分析方法，即 调用哪个统计分析过程，是得到正确分析 结果的关键
• SPSS有数字分析和作图分析两类方法
2020/9/25
1
基本统计分析概述
• 基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过 基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准 确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行
奖金” 、“职工津贴” 、“性别” 、“就业身
份”等称为指标，每户称为样品。若对户主进行分
类，还可以采用其他指标，如“子女个数” 、“
政治面貌” 等，指标如何选择取决于聚类的目的
。 2020/9/25
9
目录 上页 下页 返回 结束
2020/9/25
10
目录 上页 下页 返回 结束
• 上例中的8个指标，前6个是定量的，后2个是定性 的。如果分得更细一些，指标的类型有三种尺度
• 聚类的目的
• 在一些社会、经济问题中，我们面临的往往是比较 复杂的研究对象，如果能把相似的样品（或指标） 归成类，处理起来就大为方便，聚类分析的目的就 是把相似的研究对象归成类。
• 【例1】若我们需要将下列11户城镇居民按户主个
人的收入进行分类，对每户作了如下的统计，结果
列于表3.1。在表中，“标准工资收入” 、“职工
研究。
2020/9/25
2
目录 上页 下页 返回 结束
• 在SPSS的Analyze菜单中包括了一系列统计分析过程。其 中Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是 对单变量的描述统计分析
• Descriptive Statistics包括的统计功能有：
Frequencies：频数分析
• SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜 单中
基本统计分析 ：Reports, Descriptive Statistics b、均值比较与检验 ：Compare Means d、方差分析：ANOVA Models b、相关分析：Correlate e、回归分析 ：Regression f、聚类与判别：Classify g、因子分析：Data Reduction
2020/9/25
12
目录 上页 下页 返回 结束
§ 1.2 系统聚类法
(1) 最短距离法。(nearest neighbor或single linkage method)
2020/9/25
13
目录 上页 下页 返回 结束
(2) 最长距离法（farthest neighbor或complete linkage method）。
• 2、描述统计分析过程通过平均值(Mean)、 算术和(Sum) 、标准差(Std Dev) 、最大值(Maximum) 、最小值 (Minimum) 、方差(Variance)、范围(Range)、平均数标准
误(S.E. Mean)等统计量对变量进行描述。
2020/9/25
4ห้องสมุดไป่ตู้
目录 上页 下页 返回 结束
2020/9/25
16
目录 上页 下页 返回 结束
§1.3 系统聚类法
系统聚类法(hierarchical clustering method)在聚类分析 中诸方法中用的最多，包含下列步骤：
2020/9/25
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
17
目录 上页 下页 返回 结束