2015数据分析方法10-聚类分析
完整版数据挖掘中的聚类分析方法
完整版数据挖掘中的聚类分析方法聚类分析方法是数据挖掘领域中常用的一种数据分析方法，它通过将数据样本分组成具有相似特征的子集，并将相似的样本归为一类，从而揭示数据中隐藏的模式和结构信息。
下面将从聚类分析的基本原理、常用算法以及应用领域等方面进行详细介绍。
聚类分析的基本原理聚类分析的基本原理是将数据样本分为多个类别或群组，使得同一类别内的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本具有较大的差异性。
基本原理可以总结为以下三个步骤：1.相似性度量：通过定义距离度量或相似性度量来计算数据样本之间的距离或相似度。
2.类别划分：根据相似性度量，将样本分组成不同的类别，使得同一类别内的样本之间的距离较小，不同类别之间的距离较大。
3.聚类评估：评估聚类结果的好坏，常用的评估指标包括紧密度、分离度和一致性等。
常用的聚类算法聚类算法有很多种，下面将介绍常用的几种聚类算法：1. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，首先通过用户指定的k值确定聚类的类别数，然后随机选择k个样本作为初始聚类中心，通过迭代计算样本到各个聚类中心的距离，然后将样本划分到距离最近的聚类中心对应的类别中，最后更新聚类中心，直至达到收敛条件。
2.层次聚类算法：是一种基于树状结构的聚类算法，将样本逐步合并到一个大的类别中，直至所有样本都属于同一个类别。
层次聚类算法可分为凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）两种。
凝聚式算法首先将每个样本作为一个初始的类别，然后通过计算样本之间的距离来逐步合并最近的两个类别，直至达到停止准则。
分裂式算法则是从一个包含所有样本的初始类别开始，然后逐步将类别分裂成更小的子类别，直至达到停止准则。
3. 密度聚类算法：是一种基于样本密度的聚类算法，通过在数据空间中寻找具有足够高密度的区域，并将其作为一个聚类。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是密度聚类算法的代表，它通过定义距离和邻域半径来确定样本的核心点、边界点和噪声点，并通过将核心点连接起来形成聚类。
聚类分析方法
聚类分析方法聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象按照其相似性进行分组，形成若干个簇。
通过聚类分析，我们可以发现数据中的内在结构，帮助我们更好地理解数据集的特点和规律。
在实际应用中，聚类分析被广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
本文将介绍聚类分析的基本原理、常用方法和应用场景，希望能够帮助读者更好地理解和应用聚类分析。
聚类分析的基本原理是将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度较高，不同簇之间的对象相似度较低。
在进行聚类分析时，我们需要选择合适的相似性度量方法和聚类算法。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，而常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
不同的相似性度量方法和聚类算法适用于不同的数据类型和应用场景，选择合适的方法对于聚类分析的效果至关重要。
K均值聚类是一种常用的聚类算法，它通过不断迭代更新簇中心的方式，将数据集中的对象划分为K个簇。
K均值聚类的优点是简单、易于理解和实现，但是它对初始簇中心的选择较为敏感，容易收敛到局部最优解。
层次聚类是另一种常用的聚类算法，它通过逐步合并或分裂簇的方式，构建一棵层次化的聚类树。
层次聚类的优点是不需要事先确定簇的个数，但是它对大数据集的处理效率较低。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
不同的聚类算法适用于不同的数据特点和应用场景，我们需要根据具体情况选择合适的算法进行聚类分析。
聚类分析在实际应用中有着广泛的应用场景。
在市场分割中，我们可以利用聚类分析将顾客分为不同的群体，从而制定针对性的营销策略。
在社交网络分析中，我们可以利用聚类分析发现社交网络中的社区结构，从而发现潜在的影响力人物。
在图像处理中，我们可以利用聚类分析对图像进行分割和特征提取，从而实现图像内容的理解和识别。
聚类分析在各个领域都有着重要的应用，它为我们理解和利用数据提供了有力的工具。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11—10 分类：数据分析评论(0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度.1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q—Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件:当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 （常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的.A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态,数据也是连续类型，但样本容量极小,如10以下;主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性.分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度.四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
聚类分析的基本概念与方法
聚类分析的基本概念与方法聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据分组或分类的统计学方法，通过将相似的对象归为同一组，使得组内的对象之间更加相似，而不同组之间的对象则差异较大。
它是数据挖掘和机器学习领域中常用的技术之一，被广泛应用于市场分析、生物信息学、图像处理等领域。
一、聚类分析的基本概念聚类分析基于相似性的概念，即认为具有相似特征的对象更有可能属于同一类别。
在聚类分析中，每个对象都被视为一个数据点，而聚类则是将这些数据点分组。
基本概念包括以下几点：1. 数据点：数据集中的每个样本或对象都被看作是一个数据点，它具有多个特征或属性。
2. 相似性度量：聚类分析的关键是如何计算数据点之间的相似性或距离。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
3. 簇/类别：将相似的数据点归为一组，这个组被称为簇或类别。
簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。
4. 聚类算法：聚类分析依赖于具体的算法来实现数据点的分组。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
二、聚类分析的方法1. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据点分成K个簇，每个簇代表一个样本集。
算法的基本思想是通过最小化簇内数据点与簇中心之间的平方误差来确定最优的簇中心位置。
2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类算法，它根据数据点之间的相似性逐步合并或分割簇。
层次聚类分为凝聚型和分裂型两种方法，其中凝聚型方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂型方法从所有数据点开始，逐步分割最不相似的簇。
3. 密度聚类（Density-Based Clustering）：密度聚类基于密度可达的概念，将具有足够高密度的数据点归为一簇。
核心思想是在数据空间中通过密度连通性来确定簇的边界，相对于K均值聚类和层次聚类，密度聚类能够有效处理不规则形状和噪声数据。
聚类分析应用
聚类分析简介
▪ 聚类分析的算法选择
1.根据数据集的特点和聚类目的选择合适的聚类算法，例如对于大规模数据集可以采用高效的 划分聚类算法，对于形状复杂的簇可以采用密度聚类算法。 2.对于不同的聚类算法，需要了解它们的优缺点和适用场景，以便在实际应用中选择最合适的 算法。 3.聚类算法的选择需要考虑数据的维度、规模、分布等因素，以及聚类结果的解释性和可用性 。 以上是关于聚类分析简介的三个主题内容，希望能够帮助到您。
聚类分析应用
目录页
Contents Page
1. 聚类分析简介 2. 聚类分析方法 3. 数据预处理 4. 距离度量方法 5. 聚类质量评估 6. 常见聚类算法 7. 聚类应用案例 8. 总结与展望
聚类分析应用
聚类分析简介
聚类分析简介
▪ 聚类分析简介
1.聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据相似性进行分组，使得同一组 （即簇）内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。 2.聚类分析可以应用于各种领域，如数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等，帮助研 究者发现数据中的内在结构和规律。 3.常见的聚类算法包括划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类等，不同的算法有着不同的 优缺点和适用场景。
▪ 共享最近邻聚类
1.共享最近邻聚类是一种基于数据点之间共享最近邻信息的聚 类方法，通过计算数据点之间的相似度，实现簇的划分。 2.共享最近邻聚类算法对噪声和异常点有较好的鲁棒性，可以 处理形状复杂的簇和高维数据，但计算复杂度较高。 3.通过改进相似度计算方式、引入近似算法或结合其他技术， 可以优化共享最近邻聚类的性能和可扩展性。
常见聚类算法
▪ 密度峰值聚类
1.密度峰值聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找具有最 高局部密度的数据点作为聚类中心，实现簇的划分。 2.密度峰值聚类算法不需要预先设定簇的数量，对形状复杂的 簇和噪声有较好的鲁棒性，但计算复杂度较高。 3.通过优化密度峰值定义方式、引入核函数或结合其他算法， 可以提高密度峰值聚类的性能和效率。
聚类分析的思路和方法
揭示数据的内在结构和分布规律，为 数据分析和挖掘提供有力支持。
聚类分析的应用领域
01
02
03
04
模式识别
用于图像分割、语音识别等领 域。
数据挖掘
用于发现数据中的隐藏模式、 异常检测等。
生物信息学
用于基因序列分析、蛋白质结 构预测等。
社交网络分析
用于发现社交网络中的社区结 构、用户行为分析等。
聚类分析的基本流程
要点二
戴维森-布尔丁指数（DaviesBouldin In…
DBI通过计算每个簇内样本到簇质心的平均距离与簇质心 到其他簇质心的最小距离之比的最大值来评估聚类效果。 DBI越小表示聚类效果越好。它考虑了簇内的紧密性和簇 间的分离性。
CHAPTER 05
聚类结果的解释与应用
聚类结果的可视化
散点图
将聚类结果以二维或三维散点图 的形式展示，不同类别的样本用 不同颜色或形状表示，可以直观 地看出各类别之间的分布情况和
CHAPTER 03
聚类算法介绍
K-means算法
算法原理
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据点划分为K个簇，使得每个簇 内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
算法步骤
首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心，然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离 ，并将其划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。接着重新计算每个簇的聚类中心，并重 复上述过程直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
DBSCAN算法
算法原理
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的聚类 算法，通过寻找被低密度区域分隔的 高密度区域来实现数据的聚类。
聚类分析方法
聚类分析方法
聚类分析是一种类似于统计分析的数据分析方法，它可以将大量无结构化数据聚集在
一起，相互关联，以搜索特定的结构和趋势。
它是一种常用的操作挖掘的算法，它可以在
无监督的环境中自动识别不同的聚类模式，用于变量之间的相关性、聚集性、数据点之间
的相似性以及聚类模式的密度和维度。
聚类分析通常用于收集来自不同来源、非结构化数据的洞察，使我们能够揭示不同组
之间的差异并发现在其中存在的潜在模式。
它通过模型学习和数据挖掘来确定数据之间的
相关性和相似性，从而识别不同种类的数据。
它可以为用户解释和理解异质数据的核心模
式和结构，可以提供总结和洞察力以及可操作的结论。
聚类分析也可以用于识别数据之间的关联，以及应用样式分析和聚类分析来发现聚集
性和分别性。
它通常使用多元统计学和机器学习技术，有利于发现复杂的数据聚类模式和
构建类模型，以确定数据之间的关联，提取高维特征和分析模式。
它的优势在于可以通过
大量的非结构化数据快速发现聚类模式，且可以针对特定的任务进行定制。
聚类分析的缺点是它无法发现样式的准确性、不易解释性，也不易于发现潜在的模式
或分组，并且根据实际应用场景和业务数据需求选择有效的算法，有时也十分耗时且困难。
有时，结果也可能会过度聚类，可能与实际情况存在差异，需要根据应用场景和优化参数
调整。
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（ 1， 2） （ 1， 3） （ 2， 3） 样本的欧氏距离 元 265000 218000 47000 万元 81.623 193.7 254.897 12
14
5.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式
• Q型聚类：对样本进行聚类，使具有相似特
征的样本聚集在一起，差异性大的样本分离
开来。
• R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性
的变量聚集在一起，差异性大的变量分离开
来，可在相似变量中选择少数具有代表性的
变量参与其他分析，实现减少变量个数，达
到变量降维的目的。
分析中应反复尝试以最终得到符合实际的合
理解，并保存于SPSS变量中。
33
聚类分析（小康指数）.sav
5.2.4 层次聚类的应用举例
• 1、利用31个省市自治区小康和现代化指数数 据进行层次聚类分析。
利用SPSS层次聚类Q型聚类对31个省市自 治区进行分类分析。其中个体距离采用平方 欧式距离，类间距离采用平均组间链锁距离， 由于数据不存在数量级上的差异，因此无需 进行进行标准化处理。 • 2、利用裁判打分数据进行聚类分析。
26
输出表 上表中，第一列表示聚类分析的第几步；第二、 的解释 三列表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一类； 第四列式个体距离或小类距离；第五、六列表示本 步聚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 n 步聚类生成的小类参与本步聚类；第 七列表示本步聚类的结果将在以下第几步中用到。
8、单击Statistics按钮指定输出哪些统计量
统计量 子对话框
25
合并进程表Agglomeration schedule表示输
出聚类分析的凝聚状态表；相似性矩阵
Proximity matrix表示输出个体间的距离矩阵； Cluster Membership 框中， None 表示不输出 样本所属类，Single Solution表示指定输出当 分成 n 类时各样本所属类，是单一解。 Range of solution表示指定输出当分成m至n类（m小 于等于n）时各样本所属类，是多个解。
组内平均链锁（ Within-groups linkage ）距
离：个体与小类中每个个体距离以及小类内
各个体间距离的平均值。
重心（ Centroid clustering ）距离 ：个体与
小类的重心点的距离。重心点通常是由小类
中所有样本在各变量上的均值所确定的点。
离差平方和法（Ward’s method）：聚类过
10
5.1.3聚类分析的几点说明
所选择的变量应符合聚类的要求：所选
变量应能够从不同的侧面反映我们研究的
目的； 各变量间不应有较强的线性相关关系
11
各 变 量的 变 量值 不 应有 数 量级 上 的差 异 （对数据进行标准化处理）：聚类分析是以 各种距离来度量个体间的“亲疏”程度的， 从上述各种距离的定义看，数量级将对距离 产生较大的影响，并影响最终的聚类结果。
34
基本操作
35
输出结果 聚类表
36
输出结果 树状图
37
输出结果 冰挂图
38
5.3 K-Means聚类
• 5.3.1 K-Means聚类分析的核心步骤
• 5.3.2 K-Means聚类分析的操作步骤 • 5.3.3 K-Means聚类分析应用举例
39
5.3.1 K-Means聚类分析的核心步骤
k
平方欧式距离（Squared Euclidean distance ） =上式的平方 切比雪夫（Chebychev）距离
max xi yi max( 73 66 , 68 64 )
Block距离
x
i 1
k
i
yi 73 66 68 64
8
夹角余弦系数、相关系数等
选上统计量中的相 似性矩阵的输出结果
9
2、二值变量个体间距离的计算方式
简单匹配系数（Simple Matching） 详细见书 第245页 雅科比系数（Jaccard）
3、定序变量的计算方式
对等级值进行标准化
4、计数变量个体间距离的计算方式
卡方（Chi-Square measure）距离 Phi方（Phi-Square measure）距离
5
• 为定义个体间的距离应先将每个样本数据
看成k维空间的一个点。通常，点与点之间
的距离越小，意味着他们越“亲密”，越
有可能聚成一类，点与点之间的距离越大
，意味着他们越“疏远”，越有可能分别
属于不同的类。
• 个体间距离的定义会受变量类型的影响。
6
• 例：下表是同一批客户对经常光顾的五座商 场在购物环境和服务质量两方面的平均得分 ，现希望根据这批数据将五座商场分类。
聚类分析
10.1 聚类分析的一般问题 10.2 层次聚类 (重点)
10.3 K-Means聚类
1
10.1 聚类分析的一般问题
• 10.1.1 聚类分析的意义
• 10.1.2 聚类分析中“亲疏程度” 的度量方法 • 10.1.3 聚类分析的几点说明
2
10.1.1 聚类分析的意义
• 聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方 法，它能够将一批样本（或变量）数据根据 其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度（各 变量取值上的总体差异程度）在没有先验知 识（没有事先指定的分类标准）的情况下进 行自动分类，产生多个分类结果。类内部的 个体在特征上具有相似性，不同类间个体特 征的差异性较大。
输出 树状图
31
输出 冰挂图
32
10、单击 Save按钮可以将聚类分析的结果以变
量的形式保存到数据编辑窗口中。生成的变
量名为 clun_m（如 clu2_1 ），其中 n表示类数
（如2），m表示是第m次分析（如1）。
由于不同的距离计算方法会产生不同的聚
类分析结果，即使聚成n类，同一样本的类归
属也会因计算方法的不同而不同。因此实际
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ15
• 凝聚方式聚类：其过程是，首先，每个个体 自成一类；然后，按照某种方法度量所有个 体间的亲疏程度，并将其中最“亲密”的个 体聚成一小类，形成 n-1 个类；接下来，再 次度量剩余个体和小类间的亲疏程度，并将 当前最亲密的个体或小类再聚到一类；重复 上述过程，直到所有个体聚成一个大类为止 。可见，这种聚类方式对n个个体通过 n-1步 16 可凝聚成一大类。
方法 子对话框
23
Measure框中给出的是不同变量类型下的个 体距离的计算方法。其中 Interval框中的方法 适用于连续型定距变量； Counts 框中的方法 适用于品质型变量；Binary框中的方法适用于 二值变量。Cluster Method框中给出的是计算 个体与小类、小类与小类间距离的方法。 7、如果参与聚类分析的变量存在数量级上的差 异，应在Transform Values框中的Standardize 选项中选择消除数量级差的方法。并指定处 理是针对变量的还是针对样本的。By variable 表示针对变量，适于 Q 型聚类分析；By case 表示针对样本，适于R型聚类分析。 24
5.2 层次聚类
• 5.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式 • 5.2.2 个体与小类、小类与小类间“亲 疏程度”的度量方法 • 5.2.3 层次聚类的基本操作
13
5.2.1 层次聚类的两种类型和两种方式
• 层次聚类又称系统聚类，简单地讲是指聚 类过程是按照一定层次进行的。 • 层次聚类有两种类型，分别是Q型聚类和R 型聚类； • 层次聚类的聚类方式又有两种，分别是凝 聚方式聚类和分解方式聚类。
5.2.2 个体与小类、小类与小类间“ 亲疏程度”的度量方法
• SPSS 中提供了多种度量个体与小类、小类 与小类间“亲疏程度”的方法。与个体间
“亲疏程度”的测度方法类似，应首先定
义个体与小类、小类与小类的距离。距离
小的关系亲密，距离大的关系疏远。这里
的距离是在个体间距离的基础上定义的，
常见的距离有：
10.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
• 聚类分析中，个体之间的“亲疏程度”是 极为重要的，它将直接影响最终的聚类结
果。对“亲疏”程度的测度一般有两个角
度：第一，个体间的相似程度；第二，个
体间的差异程度。衡量个体间的相似程度
通常可采用简单相关系数等，个体间的差
异程度通常通过某种距离来测度。
编号 A商场 B商场 C商场 D商场 E商场 购物环境 73 66 84 91 94 服务质量 68 64 82 88 90
7
1、定距型变量个体间距离的计算方式
欧式距离（Euclidean distance）
2 2 2 (x y ) (73 66) (68 64) i i i 1
• K-Means聚类也称快速聚类，仍将数据看成 k 维空间上的点，仍以距离作为测度个体“ 亲疏程度”的指标，并通过牺牲多个解为代 价换得高的执行效率，其核心步骤是： 第一，指定聚类数目K 第二，确定K个初始类中心
SPSS 中初始类中心的指定方式有两种：一是 用户指定方式；二是系统指定方式。 40
27
输出第2到3类时 各样本的所属类
28
9、单击Plot按钮指定输出哪种聚类分析图。
绘图 子对话框
29
Dendrogram选项表示输出聚类分析树形图； 在 Icicle 框 中 指 定 输 出 冰 挂 图 ， 其 中 ， All clusters表示输出聚类分析每个阶段的冰挂图， Specified range of clusters表示只输出某个阶段 的冰挂图，输入从第几步开始，到第几步结束， 中间间隔几步；在 Orientation 框中指定如何显 示 冰 挂 图 ， 其 中 ， Vertical 表 示 纵 向 显 示 ， Horizontal表示横向水平显示。 树形图以躺倒树的形式展现了聚类分析中 的每一次类合并的情况。 SPSS自动将各类间的 距离映射到0～25之间，并将凝聚过程近似地表 示在图上。 30