聚类分析的SPSS分析方法

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1、用SPSS作聚类分析SPSS作聚类分析以经济效益数据为例，用聚类分析法对各省市作分类（见spssex・4/全国各省市经济效益数据）以城镇用民消费资料为例，用聚类分析法对各省市作分类（见spssex-4/城镇居民消费支出资料）SPSS屮的聚类分析小的聚类分析Spss屮的聚类功能常用的有两种：快速聚类（迭代过程）：K-MeansCluster系统聚类：HierarchicalClusterHierarchicalCluster聚类系统聚类由两种方法：分解法和凝聚法。系统聚类的功能：即可进行样品的聚类，也可进行变量的聚类。系统聚类的原理：即我们前面介绍过的系统聚类方法的原理和过程。系统聚类的小

2、要进行以下的选择：数据的标准化测度方法的选择：距离方法的选择或相似性、关联程度的选择。聚类方法的选择：即以什么方法聚类，SPSS屮提供了7中方法可进行选择。输出图形的选择：树形图或冰柱图。系统聚类见（一）聚类方法见（二）各种距离和相似系数Method聚类方法亲疏关系指标标准化变换（一）聚类方迟1.Between-groupslinkage类间平均法两类距离为两类元素两两Z间平均平方距离2.Within-groupslinkage3.Nearestneighbor4.Furthestneighbor5.Centroidclustering6.Medianclustering7.WardMe

3、thod类内平均法最短距离法最长距离法重心法屮间距离法离差平方法（欧式距离）（欧式距离）（欧式距离）两类距离为合并后类中可能元索两两之间平均平方距离（二）各种距离和相似系数（亲疏关系扌号标）各种距离和相似系数（亲疏关系指标）1.squaredeuclideandistance平方欧式距离d（x,y）=工（xi?yi）i22.euclideandistance欧式距离d（x,y）3.cosine=工（xi?yi）i2夹角余弦（R型）皮尔逊相关系数（R）切比雪夫距离4.pearsoncoirelation5.chebychevd（x,y）=Maxx?yiii6.block绝对值距离d(x,y

4、)=Xxi?yii7.minkowski明考斯基q?1q(x,y)=?》xi?yid??i??8.customized(x,y)二？》xi?yid?i???q?1rStatistics聚类进度表相似矩阵样品或变量的分类情况AgglomerationScheduleClusterCombinedCluster1Cluster238141591635612713911410374142634392312StageClusterFirstAppearsCluster1Cluster200000010000030004682059101271113014Stage1234567891011121

5、31415Coefficients.466.8241.5831.6042.0542.5223.0394.1364.2454.9245.4607.1427.5209.61512.734NextStage4107911913101212141314150凝聚状态表的第一列表示聚类分析的第几步；第二列、第三列表示本步聚类小哪两个样本或小类聚成一类；第四列是相应的样本距离或小类距离；第五列、第六列表明木步聚类中，参与聚类的是样木还是小类。0表示样木，数字n（非0）表示由第n步聚类产牛的小类参与木步聚类；第七列表示木步聚类的结果将在下面聚类的第几步中用到。Plot树状结构图冰柱图冰柱的方向X5XX

6、XXXXXXXXXXX4XXXXXXXXXXXX3XXXXVerticalIcicleCaseNumberofclusters123456677X7XXXXXXXXXXXXXXXX6XXXXXXXXXXXXXX8XXXXXXXXXXXXXXX2XXXXXXXXX1XXXXXXX冰柱图因其样子非常彖冬天房顶垂下的冰柱得名，它以图形的方式显示层次聚类分析结果，一般从冰柱图的最后一行开始观察，第一列表示类数。两样品之间的“X”表示将其两边的样品（类）联结起來聚成新类。应用举例：应用举例：4-1首先对表4-1'

7、'的原始数据进行标准化变换处理，经过运算使数据标准化得到表4・2,使它的每列数据的平

8、均值为0,方差为1,这样表4・1中5列具有不同量纲、不同数量级的数据就能放在一起比较；其次用表4・2中经过标准化处理后的30个不同地区数据求出欧氏距离。表4・1表4・2K-MeansCluster聚类K-MeansCluster原理首先，选择n个数值型变量参与聚类分析，最后要求的聚类数为k个；其次，由系统选择k个（聚类的类数）观测量（也可由用户指定）作为聚类的种了。第三，按照距离这些类中心的距离最小的原则把所有观测量（样品）分派到各