聚类分析实例讲解

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1、Lab6聚类分析一、分析背景Chrysler公司为了赢得市场竞争地位,决定推出新产品Viper,该种产品的目标客户是雅皮丄阶层。为了进一步了解这种人群的心理特征,定位B己的产品,吸引目标客户,Chrysler公司进行了-•次市场调研。研究者使用九点量表测量400名被试者对30项陈述的态度,从而了解这些冃标客户的心理特征。调研述询问被试者对DodgeViper型汽午的态度來测量标准变量,标准变量的测量通过九点量表來测试消费者对“我愿意购买Chrysler公司生产的DodgeViper型汽车”的态度。本次分析的目的

2、是:通过聚类分析,将原始变量分别聚成三类和四类,比较两种方法的效果。同吋,比较使用原始变量得到的聚类结果和使用因子得分得到的聚类结果,看哪一种方法能更好地解释数据。二、分析结果1、根据原始变最进行的聚类分析首先根据原始变量进行聚类分析,由于样本数较人,采用迭代聚类法,分别将样本聚表2聚为四类后的组重心为三类和四类,下而是聚类分析的结果比较。表1聚为三类后的组重心Cluster123VI454V2455V3455V4455V5455V655V7565V8555V9555V10563VII563V12563V136

3、4V14553V15564V16555V17566V18555V19544V20665V21455V22455V23566V24354V25454V26455V27565V28355V29355V30■155FinalClusterCenters表3聚为三类的每组样本数表4Cluster1234VI4453V24453V34464V45554V54554V6555L0V75560V85550V9555L0V105366VII5366V125356V135367V145356V155356V164555V1756

4、66V185555V195444V206566V214656V223555V234666V244454V254454V265554V275565V283454V293564V304564FinalClusterCenters聚为四类的每组样木数Cluster123ValidMissing132.000152.000116.000400.000.000Cluster1234ValidMissing107.000103.000112.0007&000400.000・000表5聚为三类麻组重心之间的距离表6聚为四类后

5、组重心之间的距离incesbetweenFinalClusterCenClust(12315.5596.05125.5596.69836.0516.698Clustei123416.0956.1715.20826.0956.8867.89636.1716.8865.55945.2087.8965.559DistancesbetweenFinalClusterCenters由方差分析的结果(结果略)可知,在聚为三类和四类的分析中,V8,V9,VI&V19,V20利V27的组间差异均大于0.05,结果不显著。2、根

6、据因子得分进行的聚类分析以下是根据因子得分,采用迭代法将样本聚为三类和四类的结果:表7聚为三类后的组重心(Iliutor92-[俪429950时尚因子.36038-22794-15239-伽只1007A5労国因了2S44470915-W2期望因子.5294629355-26021偏了.18363.11953-28471个眸因子002汐-1R616点庙用¥C;«779niziM表8聚为三姗晞本数Cluster113700021230003140.000Valid400.000Miccincrnnn表9聚为三类的方

7、差分析ClusterErrorFSig.MeanSquaredfMeanSquaredf消费因子21.9812・89439724.579・000时尚因子13.7172.93639714.656.000社会因子12.3112.94339713.054.000爱国因子88.5932.559397158.563.000期望因子29.2412.85839734.092.000偏好因子8.8632.9603979.228.000个性因子5.1222.9793975.231.006家庭因子47.9512.76339762.

8、806.000以下是根据因子得分聚为四类的结呆:表10聚为四类时的组重心Cluster1234消费因子・24279.01208・07032-・25561时尚因子62391203611.0398122257社会因子388003642719066.77448爱国因子.07062.46403-4322809292期望因子131341701644699.62549偏好因子.32674-.214

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