多元统计分析K聚类(方法步骤分析总结)

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1、K聚类一、实验过程1.将数据5.7导入至SPSS中，分析■分类・K均值聚类分析，将8个行业放到变量中，地区放到labelcases中，设定聚类数=3。2.点击“迭代”，设定最人迭代次数为10,迭代标准为0,点击继续4.点击“选项”，选样如下统计里叼初始聚类申心①0ANOVA«(A)叼悔个个案的聚类信息©缺奘值@檢列表梅除个案O檢对梅碟个案(E)」J取緒幣助点击继续5.点击确定后，得到如下实验结果：二、实验结果分析：1.给出初始的聚类中心初始聚类中心123工业1109.912322.56191.49建筑业207.72181.8930.13交通运输仓储和邮政业263.11327.6731

2、.05批发和零售业425.29472.9435.25住宿和餐饮业118.8694.6610.50金融业543.97379.7119.05房地产业296.04380.2721.32其他服务业1448.84943.6992.871.给出每次迭代结束后类中心的变动迭代历史记录'迭代聚类中心内的更改1231583.084388.520349.2952326.648.00058.1253103.704.00024.5484.000.000.000a.由于聚类中心内没冇改动或改动较小而达到收敛。任何中心的最大绝对坐标更改为.000。当前迭代为4。初始中心间的最小距离为1329.460。从表中可以

3、看出共经历了4次迭代，即4次迭代后，聚类中心的变化为()，迭代停止。2.给出各观测量所屈的类及所屈类屮心的距离聚类成员案例号地区聚类距离1北京1999.7002天津2388.5203河北3255.9694山西3206.5135内蒙古3222.2866辽宁3429.4547吉林388.4208黑龙江3281.1449上海2388.52010江苏1287.25611浙江1205.69112安徽3137.53513福建3397.27414江四3117.82715山东1414.81516河南3116.88517湖北332.94818湖南387.84619广东1196.59020J四3166.

4、99521海南3241.25922重庆365.71123四川3133.94524贵州3269.40825云南3179.72426西藏3391.78127陕西336.52928甘肃3179.02229青海368.75130宁夏358.37831新疆371.101表中，聚类一列中给出观测量所属的类别，距离列给出了观测量与所属聚类中心的距离。1.给出聚类结果形成的聚类中心的各变量值。最终聚类中心聚类123工业1165.952064.94428.07建筑业143.78170.5882.50交通运输仓储和邮政业135.89272.7373.91批发和零售业263.39445.5589.18住宿

5、和餐饮业61.3680.9626.04金融业176.16266.1928.29房地产业152.99251.8638.64聚类123工业1165.952064.94428.07建筑业143.78170.5882.50交通运输仓储和邮政业135.89272.7373.91批发和零售业263.39445.5589.18住宿和餐饮业61.3680.9626.04金融业176.16266.1928.29房地产业152.99251.8638.64其他服务业559.62717.59185.03综合第三个表及第四个表，可以看出将31个地区按8个产业分成3类后，北京，江苏，浙江,山东，广东为笫一类。这

6、一类聚类中心8个产业的产值分别为1165.95,143.7&135.89,263.39,61.36,176.16,152.99,559.62亿元。第二类包括大津和上海，剩下的24个地区为第三类。1.聚类屮心间的距离最终聚类中心间的距离聚类1231950.808871.1562950.8081800.6463871.1561800.646表中给出的是三类聚类中心间的距离2.进行单因素方差分析ANOVA聚类误差FSig.均方df均方df工业3258486.158239044.9782883.455.000建筑业13391.3362949.4772814.104.000交通运输仓储和邮政业

7、41058.33621657.8272824.766.000批发和零售业162409.45522680.0272860.600.000住宿和餐饮业4812.3322258.6792818.603.()0()金融业87447.42827226.9582812.100.000房地产业62084.00922421.2872825.641.000其他服务业495176.321241907.0832811.816.000F检验应仅用于描述性冃的，因为选屮的聚类将被用