k-均值聚类法实例解析

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1、必ClusterNumberofCas":DistanceofCasefrom...Iterate...Options...LagelC彐sesby:NumberDfClusters:3Method®IterateandclassilyOClassrtyonlyClusterCentersReadinitial:[QK][Paste][Reset][Cancel][Helpj例：为了更深入了解我国环境的污染程度状况，现利用2009年数据对全国31个省、ft治区、直辖市进行聚类分析。解：现在要分析我国各个地区的环境污染程度，案例中选择了各地区“工业废

2、气排放总M”、“工业废水排放总兒:”和“二氧化硫排放总量”三个指标来反映不同污染程度的环境状况,同时选择了北京等省市的数裾加以研究。这个问题属于典型的多元分析问题，需要利用多个指标来分析各省市之W环境污染程度的差异。W此，可以考虑利用快速聚类分析来研究各楫帘之间的差异性，具体操作步骤如不。1）打随15光亞中的数据文件9-2.sav，选择菜单栏中的【Analyze（分析）】一【Classify（分类）】一［K-MeansCluster（K均值聚类）】命令，弹出［K-MeansClusterAnalysis（K均值聚类分析）】对话樞。2）在左侧的候选变

3、量列表框中将XI、X2和X3变量设定为聚类分析变量，将其添加至［Variables（变量）】歹lj表框中;同时选择Y作为标识变量，将其移入［LabelCasesby（个案标记依据）】列表桐中。3）在【NumberofClusters（聚类数）】文木框屮输入数位“3”，表示将样品利用聚类分析分为三类，如下阁所示。K-leansClusterAnalysisyanables:夕工业废气排放总萤［X1】工业废水排放总萤［X2］二氧化硫排放&星［X3］4）单击【Save（保存）】按钮,弹出【K-MeansClusterAnalysis：Save（K均值聚类

4、分析:保抒）】对1?^框；勾选【Clustermembership（聚炎新成0）】和【1?也3%efromclustercenter（与聚类屮心的距离）】复选框，表示输出样品的聚类类别及趾离，K•他选项保持系统默认设置，如下图所示，单击［Continue（继续）】按钮返回主对话框。必ClusterNumberofCas":DistanceofCasefrom...Iterate...Options...LagelC彐sesby:NumberDfClusters:3Method®IterateandclassilyOClassrtyonlyClust

5、erCentersReadinitial:[QK][Paste][Reset][Cancel][Helpj例：为了更深入了解我国环境的污染程度状况，现利用2009年数据对全国31个省、ft治区、直辖市进行聚类分析。解：现在要分析我国各个地区的环境污染程度，案例中选择了各地区“工业废气排放总M”、“工业废水排放总兒:”和“二氧化硫排放总量”三个指标来反映不同污染程度的环境状况,同时选择了北京等省市的数裾加以研究。这个问题属于典型的多元分析问题，需要利用多个指标来分析各省市之W环境污染程度的差异。W此，可以考虑利用快速聚类分析来研究各楫帘之间的差异性，

6、具体操作步骤如不。1）打随15光亞中的数据文件9-2.sav，选择菜单栏中的【Analyze（分析）】一【Classify（分类）】一［K-MeansCluster（K均值聚类）】命令，弹出［K-MeansClusterAnalysis（K均值聚类分析）】对话樞。2）在左侧的候选变量列表框中将XI、X2和X3变量设定为聚类分析变量，将其添加至［Variables（变量）】歹lj表框中;同时选择Y作为标识变量，将其移入［LabelCasesby（个案标记依据）】列表桐中。3）在【NumberofClusters（聚类数）】文木框屮输入数位“3”，表示

7、将样品利用聚类分析分为三类，如下阁所示。K-leansClusterAnalysisyanables:夕工业废气排放总萤［X1】工业废水排放总萤［X2］二氧化硫排放&星［X3］4）单击【Save（保存）】按钮,弹出【K-MeansClusterAnalysis：Save（K均值聚类分析:保抒）】对1?^框；勾选【Clustermembership（聚炎新成0）】和【1?也3%efromclustercenter（与聚类屮心的距离）】复选框，表示输出样品的聚类类别及趾离，K•他选项保持系统默认设置，如下图所示，单击［Continue（继续）】按钮返回

8、主对话框。E-里eansCluster:S.yClustermembership軍▼零零，，，，，，，▼，，，，，▼零零V