多元统计实验报告--聚类

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1、聚类分析——多元统计实验报告多元统计实验报告设计题目：聚类分析聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。基本思想：是根据事物本身的特性研究个体分类的方法；聚类原则：是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大系统聚类分析法一、分析数据1990年全国人口普查数据二、基本原理系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品或变量总能聚到合适的类中。系统聚类的计算步骤：

2、-6-聚类分析——多元统计实验报告l对数据进行变换处理，消除量纲l构造n个类，每个类只包含一个样本计算ln个样本两两间的距离{dij}l合并距离最近的两类为一新类l计算新类与当前各类的距离，重复上一步l画聚类图l决定类的个数和类三、实验步骤软件均为SPSS16.01、选择Analyze→Classify→HierarchicalCluster，打开分层聚类分析主对话框；2、选择聚类分析变量点击向右的箭头按钮，将三个变量移到Variable栏中；3、选择标识变量，单击“地区”点击向右的箭头按钮，将其移入LabelCaseBy栏中；4、选择聚类方法，单击Method…按钮，选择数值标准化法，Z-

3、Score；选择聚类法Between-grouplinkage；距离测度采用Interval的SquaredEuclideandistance；单击Continue按钮，返回主对话框；5、选择输出统计量，单击Statistics…按钮，打开Statistics子对话框。选择输出AgglomerationSchedule、ProximityMatric，范围从3类到5类的聚类解，单击Continue按钮，返回主对话框；6、选择输出聚类图，单击Plots…按钮，打开Plots子对话框。选择Dendrogram树形图，单击Continue按钮，返回主对话框；7、点击OK按钮，显示结果清单。四、结果

4、和分析1、数据数据信息汇总CaseProcessingSummarya,bCases-6-聚类分析——多元统计实验报告ValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent30100.00.030100.0a.SquaredEuclideanDistanceUndefinederror#14704-Cannotopentexb.AverageLinkage(BetweenGroups)上表显示进行聚类分析的有效样品30个，无缺失值。2、聚类解ClusterMembershipCase5Clusters4Clusters3Clusters1:北京1112:天津221

5、3:河北3324:山西3325:内蒙3326:辽宁3327:吉林3328:黑龙江3329:上海22110:江苏33211:浙江33212:安徽43213:福建33214:江西33215:山东33216:河南33217:湖北33218:湖南33219:广东33220:广西33221:海南33222:四川33223:贵州43224:云南432-6-聚类分析——多元统计实验报告25:西藏54326:陕西33227:甘肃43228:青海43229:宁夏43230:新疆332上表显示用欧氏距离平方、组间类平均法生成的分为3类、4类、5类时的聚类解。3、聚类的凝聚过程表AgglomerationSche

6、duleStageClusterCombinedCoefficientsStageClusterFirstAppearsNextStageCluster1Cluster2Cluster1Cluster212324.04100182315.05400731821.063001242728.06800185510.084001161126.0840087316.090201181117.102601391314.12900201078.13000161135.1417513121819.143301513311.22011823141229.2540022151830.269120171647.

7、30401021171822.39915019182327.5081422191820.53417020201318.752919232146.81516025221223.892141826-6-聚类分析——多元统计实验报告23313.96013202524291.220002725342.168232126263124.30525222827124.32602428281313.6672726292912