聚类分析实验

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1、聚类分析用数据文件World95.sav做实例分析。例1：系统聚类法为了研究亚洲国家或地区的经济发展和文化教育水平，以便对亚洲国家和地区进行分类研究，进行聚类分析。第一步：首先要选出亚洲国家或地区，使用数据—＞选择个案—＞选择如果条件满足—＞输入region=3,之后确定就可以了，这样我们将亚洲国家或区域选择了出来。接下类就正式进行聚类分析。第二步：选择在菜单选项中选择分析—＞分类—＞选择系统聚类分析第三步：在系统聚类法中，我们看到在分群下有两个选项，个案（样品聚类或Q型分类）和变量（变量聚类或R型聚类）这里选择样品聚类（个案

2、）。在输出下有统计量与图，这里都进行选择。第四步：在数据文件中，选择的变量有Urban,Lifeexpf,Lifeexpm,Literacy,Gdp-cap；在标注个案中选择Country来标识本例中的17个亚洲国家或地区，并以其他5个变量进行Q型聚类分析，即对国家或地区进行聚类。第五步：在系统聚类中有四个按钮。首先在方法中的聚类方法中选择组内联结法，在度量标准中选择平方欧氏距离，在转换值的标准化中选择Z得分。点击继续。接下来选择统计量，选择合并进程表与相似性矩阵，继续。之后在绘制中选择树状图，继续即可。最后点击确定。第六步：

3、输出分析表1表示接近度矩阵，是反映样品之间相似性或者相异性的矩阵。本例中由于计算使用的是平方欧氏距离，所以样品间距越大，样品越相异，从矩阵中可以看出，孟加拉国（Bangladesh）与柬埔寨（Cambodia）的距离最小，那么他俩先聚为一类。表1近似矩阵案例平方Euclidean距离1:Afghanistan2:Bangladesh3:Cambodia4:China5:HongKong6:India7:Indonesia8:Japan9:Malaysia10:N.Korea11:Pakistan12:Philippines13

4、:S.Korea14:Singapore15:Taiwan16:Thailand17:Vietnam1:Afghanistan.0001.586.96915.50038.7435.03210.87546.57217.16123.3683.84315.76826.24739.89830.02818.41914.6162:Bangladesh1.586.000.1467.77728.0221.2115.05434.8389.27614.806.7368.89317.44029.57119.86210.3577.6663:Cambo

5、dia.969.146.0009.39431.0801.9516.15937.82711.02416.8231.43810.34319.65332.51322.44711.8248.8934:China15.5007.7779.394.00012.6752.975.62315.967.6172.2595.298.8064.31713.5854.889.554.4215:HongKong38.74328.02231.08012.675.00019.38914.5781.8548.2228.13720.95811.3573.734

6、.2992.56412.78115.2606:India5.0321.2111.9512.97519.389.0001.42425.0883.8757.636.5223.6559.88320.56311.6664.8023.1027:Indonesia10.8755.0546.159.62314.5781.424.00018.2771.1192.9583.421.6375.05815.0916.5141.119.4248:Japan46.57234.83837.82715.9671.85425.08818.277.00011.

7、45811.08928.11414.5345.8501.6334.63314.44117.7859:Malaysia17.1619.27611.024.6178.2223.8751.11911.458.0001.1735.954.5951.9628.8352.421.9451.25310:N.Korea23.36814.80616.8232.2598.1377.6362.95811.0891.173.00010.649.9041.0127.8751.7151.9052.58911:Pakistan3.843.7361.4385

8、.29820.958.5223.42128.1145.95410.649.0006.24612.56422.56314.2637.9775.92912:Philippines15.7688.89310.343.80611.3573.655.63714.534.595.9046