spss聚类分析系统聚类得出的聚类表解读是什么？

步骤如下：操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

1.在spss中打开数据，选择分析→分类→系统聚类：2.变量选择f1，f2得分，聚类选择个案，勾选输出统计量和绘图;3.点击设置统计量，默认选择即可4.点击选择分类方法，这里选择了离差平方和法；5.点击绘制，勾选树状图，这个是我们输入查看谱系图的依据。；6.确定查看谱系图，分析聚类结果，改用不同的分类方法，得到谱系图进行综合分析；7.由于方法众多，这里选取最为常用较结合实际的离差平方和法进行分析,这里仅给出分组的结果，即聚类分析的方法，每个分组的分析较长不再赘述。

SPSS聚类分析过程解析 SPSS手把手的教程案例不错，数据小兵是一个专注SPSS研究的博客，里面涉及SPSS各种经典分析方法的实际操作过程解析。今天给大家推荐的是《利用SPSS进行聚类分析的过程》。 案例过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，Means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的 聚类分析案例。 案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。 【一】问题一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类” 1、如何筛选聚类变量？现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。 2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。 3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。 【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类” 1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。 2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。 【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。 2、这个过程一般用 单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。 【四】问题四：聚类结果的解释？——采用”均值比较描述统计“ 1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。 2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。

怎样进行聚类分析？聚类分析用于将样本进行分类处理,通常是以定量数据作为分类标准;用户可自行设置聚类数量,如果不进行设置,系统会提供默认建议;通常情况下,建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。如何进行聚类分析呢？以SPSSAU为例。采用著名的鸢尾花iris数据集，按鸢尾花的三个类别（刚毛，变色，佛吉尼亚），每一类50株，共测得150株鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性数据。在“进阶方法”栏目下，选择“聚类”，花瓣、花萼长宽这4个连续型变量拖拽至【定量分析项】框内，作为K均值聚类的依据。鸢尾花已知有3个类型，因此K值=3，SPSSAU聚类个数默认即为3类，默认即可。对于聚类过程，不同指标单位量纲有区别，因此建议做标准化处理，默认勾选【标准化】。同时，我们希望聚类结束后，能将聚类的类变量作为结果保存下来，因此默认勾选【保存类别】。如上操作，可见SPSSAU做K均值聚类整个参数选项的设定过程极为简要明了，只需要有一点统计基础即可操作。关于K均值聚类的K值，并不一定必须已知，我们可以采取遍历的形式，譬如说在3-6类之间进行遍历，即依次选择聚为3类、4类、5类、6类，然后对聚类结果进行比较，选择最佳结果即可。就聚类分析而言，通常情况下，建议用户设置聚类数量介于2~6个之间，不宜过多。指定K值后，算法会从数据集中随机化选择一个个案的数据作为初始聚类中心，即K个类的中心点坐标。随后计算其他个案所代表的点与初始聚类中心点的距离，并按距离远近进行分配，每完成一次分配，聚类中心都将重新计算，因此聚类中心处于变化中，这个过程不断重复，直到聚类中心点不再变化为止，此时距离数据产生的误差平方和SSE应为最小。K均值的聚类过程，全部会有SPSSAU计算完成。我们了解基础后，直接来读取它输出的结果即可。首先来看聚类后各类的规模，本例即看三类中各类群体包含的鸢尾花株数。如上表所示，cluster1包含56株、cluster2包含44株、cluster3包含50株，个案比例依次为37.3%、29.3%和33.3%。该数据集已知每类含同类鸢尾花50株，现在K均值聚类结果仅有cluster3含50株，其他两类的规模与50株有微小差异，初步看聚类的准确率还是不错的。SPSSAU还为类规模表配置了一个饼图进行可视化展示，如下：前面我们通俗介绍了K均值的聚类过程，提到初始聚类中心，在迭代过程中最后会成为最终聚类中心点，这个结果SPSSAU也为大家提供了。见下表。表格中的属性数据是标准化后的数据，如果我们想使用最终聚类中心的话，需要转换为原始数据。对我们来说，比较重要的是该表下方备注的误差平方和SSE值，如果我们采取的是遍历聚类结果的方案，那么方案之间孰优孰劣，可以比较SSE的大小，更小的SSE表明聚类效果更佳。聚类命名现在我们思考一个问题，前面用于聚类的4个属性，即花瓣、花萼长宽数据，对于当前的K均值聚类结果来说，3个不同类之间花瓣、花萼长宽是否存在差异呢？或者说，各类在4个属性上有何特征？如果给每个类起个名字，我们的依据是什么？为了探索出各个类别的具体特征，因而使用方差分析去研究各个类别群体的差异性，最终可结合各个类别特征进行类别命名。上表即方差分析表，由此可知：聚类类别群体对于所有参与聚类的指标变量均呈现出显著性(p<0.05)，意味着聚类分析得到的3类群体，他们在研究项上的特征具有明显的差异性，具体差异性可通过平均值进行对比，并且最终结合实际情况，对聚类类别进行命名处理。根据方差分析表中各类在4个属性上的均值表现，结合前面我们用箱线图对已知三种鸢尾花特征的探查，初步命名cluster3为刚毛鸢尾花类，cluster2为佛吉尼亚鸢尾花类，而cluster1为变色鸢尾花类。

1、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。2、结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。3、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。4、所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。5、利用标准化后的数据进行聚类分析。6、接着进行【分析】，【比较平均值】3395个样本中有443个。

如何进行系统聚类分析？聚类分析用于将样本进行分类处理,通常是以定量数据作为分类标准;用户可自行设置聚类数量,如果不进行设置,系统会提供默认建议;通常情况下,建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。SPSSAU操作如下：聚类分析时SSE是什么意思？在进行Kmeans聚类分析时SPSSAU默认输出误差平方和SSE值，该值可用于测量各点与中心点的距离情况，理论上是希望越小越好，而且如果同样的数据，聚类类别越多则SSE值会越小（但聚类类别过多则不便于分析）。SSE指标可用于辅助判断聚类类别个数，建议在不同聚类类别数量情况下记录下SSE值，然后分析SSE值的减少幅度情况，如果发现比如从3个聚类到4个类别时SSE值减少幅度明显很大，那么此时选择4个聚类类别较好。聚类中心是什么？聚类中心是聚类类别的中心点情况，比如某类别时年龄对应的聚类中心为20，意味着该类别群体年龄基本在20岁左右。初始聚类中心基本无意义，它是聚类算法随机选择的聚类点，如果需要查看聚类中心情况，需要关注于最终聚类中心。实际分析时聚类中心的意义相对较小，其仅为聚类算法的计算值而已。

我们有时需要对一波总体样本进行分群，从而更好地了解群体之间的差异，通过聚类分析可以帮助我们解决这个问题。聚类分析在市场细分、人群细分等方面可以给我们很多启发。 聚类分析在SPSS中分为系统聚类、K聚类及两步聚类。 从区别上看，系统聚类、K聚类主要针对的是计量资料，而两步具备可同时对计量资料、计数资料进行处理。 尽管在日常工作涉及的问卷中，计数资料涉及得较少，但从结果解读方面，仍然是两步聚类的解读更为直观。 以两步聚类为例，我们来看一个案例： 经过本篇文章学习，您能够对问卷数据做以下分析： ①对总样本进行聚类 ②筛选满足不同条件的个案进行进一步分析（选择个案） TIPS：在两步聚类前，一定要先清洗数据，因跳转题而出现的-3值，要全部清除掉之后再进行聚类操作 1.分析-分类-两步聚类 2.将可能影响到人群细分结果的变量选入分类变量中 连续变量在本次问卷题目中未涉及，因此不选 这一步的变量选择在不确定的情况下，可能需要多次聚类验证，一定要选择聚类效果最佳的那几个变量 这里已经根据最佳效果选择好了相关变量 3.选项-操作默认 若涉及到连续变量，在【要标准化的变量】中，将出现连续变量 这里未涉及连续变量，因此这里未显示任何变量 4.输出 勾选上方的图表和表格、创建聚类成员变量 5.确定 6.结果解读 首先会出现一个简单的图，先来看一下这个图 显示我们输入了8个相关变量，聚类为5类 我们本次预测质量处在【良好】区间（这一步可多试几个变量，选择预测质量最好的那次即可） 双击这张图，会出现2个视图框 左侧还是刚刚的图，右侧则出现了本次5种聚类在总样本的占比情况 请注意，现在左侧视图默认在【模型概要】 我们现在选择【聚类】，会根据预测变量重要性出现一张渐变颜色的表格 逐一选择5个聚类所在的列，右侧选择【单元分布】，会显示聚类比较的结果 回到数据视图中，原表格中最后一新增了一列TSC，显示的数值则是根据本次聚类，每个人对应在哪个分类的结果。 7.想要详细了解各个细分人群在其他变量上的特征，我们根据【选择个案】进行具体分析 数据-选择个案 如果条件满足（先以第1类举例） TSC列中的数据为1，我们会将第1类人群全部筛选出来，可以针对这个人群做更为具体的分析 点击继续，点击确定 分析具体的人群特点，可以通过描述【描述统计】得到 将这个过程重复5遍，我们就可以知道每个人群的人群特点分别是怎么样的，再对这些细分人群进行命名，就实现了对一波样本进行人群细分的操作。

SPSS聚类分析：系统聚类分析一、概念：（分析-分类-系统聚类）系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法，也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型，一是对研究对象本身进行分类，称为Q型聚类；另一是对研究对象的观察指标进行分类，称为R型聚类。同时根据聚类过程不同，又分为分解法和凝聚法。二、聚类方法（分析-分类-系统聚类-方法）1、聚类方法。可用的选项有组间联接、组内联接、最近邻元素、最远邻元素、质心聚类法、中位数聚类法和Ward法。◎Between-groupslinkage：组间平均距离法。系统默认选项。合并两类的结果使所有的两类的平均距离最小。◎Within-groups linkage：组内平均距离法。当两类合并为一类后，合并后的类中的所有项之间的平均距离最小。◎Nearestneighbor：最近距离法。采用两类间最近点间的距离代表两 类间的距离。◎Furthest Neighbor：最远距离法。用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离。◎Centroidclustering：重心法。定义类与类之间的距离为两类中各 样品的重心之间的距离。◎Medianclustering：中位数法。定义类与类之间的距离为两类中各 样品的中位数之间的距离。◎Ward"s method：最小离差平方和法。聚类中使类内各样品的离差平方和最小，类间的离差平方和尽可能大。2、度量。允许您指定聚类中使用的距离或相似性测量。选择数据类型以及合适的距离或相似性测量：◎Euclideandistance：欧氏距离。◎SquaredEuclideandistance：欧氏距离平方。两项之间的距离是每个变量值之差的平方和。系统默认项。◎Cosline：余弦相似性测度，计算两个向量间夹角的余弦。◎Pearsonconelation：皮尔逊相关系数。它是线性关系的测度，范围是-1～+1。◎Chebychev：切比雪夫距离。◎Block：曼哈顿（Manhattan）距离，两项之间的距离是每个变量值之差的绝对值总和。◎Minkowski：闵科夫斯基距离。◎Customized：自定义距离。2.1、区间。可用的选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、余弦、Pearson相关性、Chebychev、块、Minkowski及定制。2.2、计数。可用的选项有卡方测量和phi平方测量。2.3、二分类。可用的选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、尺度差分、模式差分、方差、离差、形状、简单匹配、Phi 4点相关性、lambda、Anderberg的D、骰子、Hamann、Jaccard、Kulczynski 1、Kulczynski 2、Lance和Williams、Ochiai、Rogers和Tanimoto、Russel和Rao、Sokal和Sneath 1、Sokal和Sneath 2、Sokal和Sneath3、Sokal和Sneath 4、Sokal和Sneath 5、Yule的Y以及Yule的Q。3、转换值。允许您在计算近似值之前为个案或值进行数据值标准化（对二分类数据不可用）。可用的标准化方法有z得分、范围1至1、范围0至1、1的最大量级、1的均值和使标准差为1。4、转换度量。允许您转换距离测量所生成的值。在计算了距离测量之后应用这些转换。可用的选项有绝对值、更改符号和重新调整到0–1范围。三、统计量（分析-分类-系统聚类-统计量）1、合并进程表。显示在每个阶段合并的个案或聚类、所合并的个案或聚类之间的距离以及个案（或变量）与聚类相联结时所在的最后一个聚类级别。2、相似性矩阵。给出各项之间的距离或相似性。3、聚类成员。显示在合并聚类的一个或多个阶段中，每个个案被分配所属的聚类。可用的选项有单个解和一定范围的解。

spss聚类分析用聚合系数确定分2类。系统聚类的类别数可用聚合系数来确定。系统聚类的SPSS操作请查看以下经验条目，此处不再赘述。SPSS系统聚类的输出结果中，“聚类表”的“系数”列即为聚合系数。将聚类表拷贝到excel中，利用参与聚类的样品总数，减去聚类表中的第一列，该列将要划分的类别数。本例中有17个样本参与聚类，故“类别数”列等于用17分别减去第一列的数值。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

怎么做系统聚类分析？聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法，“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。从分析角度上看，聚类分析可分为两种，一种是按样本（或个案）聚类，此类聚类的代表是K-means聚类方法；另外一种是按变量（或标题）聚类，此类聚类的代表是分层聚类（系统聚类）。具体聚类方式的概括如下表：案例背景：当前有8个裁判对300名选手打分，最低分为1分，最高分为10分；希望对8个裁判进行聚类，以识别出裁判的风格类型。总共8个裁判共有8列数据，并且共有300行。由于打分全部均是从1到10分，8列数据的单位均一样，因此在分析之前不需要进行标准化数据（当然进行标准化处理也没有问题）。操作本案例中总共涉及8个标题，SPSSAU操作截图如下：SPSSAU会默认聚类为3类并且呈现表格结果，如果希望更多的类别个数，可自行进行设置。SPSSAU输出结果SPSSAU会首先输出聚类项的基本描述情况，接着输出每项的聚类类别归属情况；并且输出树状图，如下所述：上表格展示总共8个分析项（即8个裁判数据）的基本情况，包括均值，最大或者最小值，中位数等，以便对于基础数据有个概括性了解。整体上看，8个裁判的打分基本平均在8分以上。总共聚类为3个类别，以及具体分析项的对应关系情况。在上表格中展示出来，上表格可以看出：裁判8单独作为一类；裁判5，3，7这三个聚为一类；以及裁判1，6，2，4作为一类。聚类类别与分析项上的对应关系可以在上表格中得到，同时也可以查看聚类树状图得出更多信息。至于聚类类别分别应该叫做什么名字，这个需要结合对应有关系情况，自己单独进行命名。上图为聚类树状图的展示，聚类树状图是将聚类的具体过程用图示法手法进行展示；最上面一行的数字仅仅是一个刻度单位，代表相对距离大小；一个结点表示一次聚焦过程。树状图的解读上，建议单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。比如上图中，红色垂直线最终会拆分成3个类别；第1个类别对应裁判8；第2个类别对应裁判5，3，7；第3个类别对应裁判1，6，2，4。当然在分析时也可以考虑分成2个类别，此时只需要对应将垂直线移动即可，如下图：上图展示出仅分为2个类别时的情况；如果聚类成2个类别；此时裁判8单独作为一个类别；裁判5，4，7，1，6，2，4会单独聚为一类。如果是聚为四类；从上图可看出，明显的已经不再合适。原因在于垂直线不好区分成四类。也即说明有2个类别本应该在一起更合适（上图中的裁判1与6/2/4）；但是如果分成4类，此时裁判1会单独成一类。所以画垂直线无法区分出类别。因而综合分析来看，最终聚类为3个类别最为适合。

1.打开SPSS19.0,在界面铲肤内输入你需要分析的数据.2.在上面菜单栏选择“分析”-“分类”-“系统聚类”,得到系统聚类选项框3.将A、B、C、D四组数据分别选择进入变量框内.4.点击右边“绘制”选项,披涛羞选中“树状图”.5.在“方法”选项中选择你需要选择的方法.6.点击“继续”-“确认”.恭喜你,你需要的系统类聚树状图舍牺出来了.

依次点击：analyse--classify--hierarchical cluster，打开分层聚类对话框spss分层聚类的操作方法和分析方法2在聚类分析对话框中，将聚类用到的变量都放到variables中spss分层聚类的操作方法和分析方法将地区变量放入case标签中，他的意思是每一个数据都用地区这个值来命名spss分层聚类的操作方法和分析方法点击plot按钮，打开对话框，设置要输出的图spss分层聚类的操作方法和分析方法在打开的对话框中，勾选dendrogram，然后点击continue按钮。这个dendrogram是层次聚类谱系图，最后我们还会分析这个图spss分层聚类的操作方法和分析方法点击method按钮，设置聚类的方法spss分层聚类的操作方法和分析方法如图所示，通常我们用到的聚类方法是wards method，接着我们需要把变量转换成z分数，点击continue按钮spss分层聚类的操作方法和分析方法点击save按钮，填写希望保存的聚类类别数范围3--8，据此选项，spss将在数据编辑窗口中添加7个变量，分别标明聚类数位3--8类情况下各省市所属的类spss分层聚类的操作方法和分析方法设置输出的聚类类别数范围3--8，点击continue按钮spss分层聚类的操作方法和分析方法点击ok按钮，开始输出数据处理的结果spss分层聚类的操作方法和分析方法你看到的下面的这个表格叫做聚类过程表，其内容并不是经常被关注，因为大部分实际应用中，聚类的具体过程是被忽略的。但是聚类系数可以帮助我们判断将数据分为几类最合适，判断的方法是，相邻的两个数据变化的幅度显著大于前面的系数的变化范围，这时候分类在这里就是最好的spss分层聚类的操作方法和分析方法最后是层次聚类谱系图，从这个图中可看到聚类的过程，根据你的需求选择分类的组数spss分层聚类的操作方法和分析方法

SPSS每年对数据进行聚类分析，结果不同可能有多种原因。以下是一些可能的解释：数据发生变化：如果数据在多年之间发生了变化，例如新增或删除了一些变量，或者变量的测量方式有所改变，那么聚类结果可能会有所不同。算法参数不同：聚类算法需要设置一些参数，例如聚类的数量、距离度量方式等。如果参数不同，聚类结果也会有所不同。样本不同：如果每年的样本不同，那么聚类结果也可能不同。例如，某些随机抽样的样本可能导致不同的聚类结果。聚类与解释：聚类分析本质上是一种数据压缩技术，它会将数据集合并成更小的、有意义的聚类。但是，这些聚类可能并不总是有解释性的，也可能对特定问题不够敏感。综上所述，SPSS每年对数据进行聚类分析，结果不同可能并不代表数据出现了问题，而是可能存在其它原因，需要结合具体情况进行分析。

因子分析和聚类分析，很多时候容易混淆。接下来讲讲二者的区别和联系因子分析：比如有20个题，将20个题浓缩成5个关键词；聚类分析：常见为样本聚类，比如有500个人，这500个人可以聚成几个类别。因子分析和聚类分析的联系在于：分析角度上，比如：可先讲20个题做因子分析，并且得到因子得分。将因子得分在进一步进行聚类分析。最终聚类得到几个类别群体。再去对比几个类别群体的差异等。

1.最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用. 2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离. 3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛. 4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离. 5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.

1、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。2、聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。3、这是层次聚类（SPSS里面也叫系统聚类）结果图，是树状的层次，横着的5，10，1.等等表示类之间的距离，折线表示类的合并过程：你可以选择任意个聚类结果，或者按照类间距离限制得到聚类结果。4、SPSS聚类分析提供两种类别图形的输出，第一种是软件默认的“冰柱图”，形状类似于冬天屋檐上垂下的冰柱，因此得名。第二种是“树状图”，在新版本软件中也称谱系图，像一个横着生长的树。

1、打开spss软件，选择分析，分类，系统聚类，进入系统聚类设置选项卡。2、进入选项卡，将标准化后的数据作为变量，在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，勾选上树状图后其他默认。3、根据spss输出的结果进行分析。

【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。在选项里选择“每个个案的聚类信息”，就会把聚类结果追加到后面了。所以聚类分析后一般需要方差分析，这个建议你可以使用在线版本的SPSS软件SPSSAU进行分析，里面直接就把所有步骤帮你做了，还有图表，直接就知道群体如何分类了。利用分类数据用于进一步分析使用。

聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7具体分为几类要由你自己来确定。这个过程也可以在网页端SPSSAU完成，分析前设置类别个数，系统会自动安装要求进行聚类。另外可以看下SPSSAU的帮助手册，里面有详细的说明。

第一列表示这是聚类的第几步；第二、第三列表示在这一步中，哪些样本或小类聚类在了一起（在前面步奏中聚类在一起的小类将以前面一个来命名该小类）；第四列表示改步聚类样本个体或者小类之间的距离；第五、六列表示第几步生成的小类将在该步与本步的样本聚类（之前的步奏）；第七列表示该步生成的小类将在第几步中用到（之后的步奏）。个人理解回答，纯手打- - - - -

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。扩展资料：聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。参考资料来源：百度百科—聚类分析

这是用SPSS系统聚类法做出的聚类结果树状图。1，系统聚类的基本思想是：开始将n个样本各自作为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类合并，每次减少一个类，纸质所有样本合并为一类。你发的树状图就是根据这个过程得来的。2，最上面一行的距离值表示个案与个案的距离值，这个是软件换算出的，不可以调整。3，可能是你的SPSS版本较旧的原因，树状图是断开的，可能不太好分辨，新版本都是连上的线段。但仍可继续做分析。根据树状图可知，第一次合并将7、8合为一类，1、3为一类，2、4、5为一类，说明它们之间最相似，距离最近。第二次合并将6并入7、8的类。第三次合并将1、3并入6、7、8所在类。此时总共就剩两类了第四次，把所有的个体合为一类4，最终合为一类不代表不分类，而是你根据自己的需要确定类个数，再从图上找结果。比如你最终想分类两类，结果就是『7、8、6、1、3』和『2、4、5』

在SPSS中用相关矩阵进行因素分析：http://blog.sina.com.cn/s/blog_510a38580100o5wc.html在SPSS中用相关矩阵进行聚类分析：http://blog.sina.com.cn/s/blog_510a38580100o7s5.html

SPSS自动将各类间的距离映射在0-25之间，并将聚类过程近视地表现在图书。这些数字表示的就是能分在一块的程度有多大，数字越高，表明分在一块的可能性越低。同组数字越低，说明分在一起的可能性越大越合理。

spss数据分析的五种方法：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。软件产品特点：操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

问题一：聚类什么意思 将物理或抽象对象的 *** 分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的 *** ，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。 请参阅百度百科 baike.baidu/view/31801 问题二：聚类分析，spss聚类分析，聚类算法，Kmeans聚类分析，，求解释都是什么意思什么区别联系。。 聚类分析 是一类算法的总称，也就包含了各种 聚类算法 kmeans 聚类 是指聚类中的一种算法 spss聚类分析 是指使用spss软件进行聚类分析 问题三：聚类分析方法有什么好处 5分 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。 注意事项： 1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类； 2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类； 3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。 应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等 优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。 缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映珐试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。 问题四：什么叫层次聚类分析 聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。分析表达数据，（1）通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。（2）通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。（3）多维等级分析（multidimensional scaling *** ysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。（4）K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。 聚类方法有两个显著的局限：首先，要聚类结果要明确就需分离度很好（well-separated）的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类。但是，如果类是扩散且互相渗透，那么每种算法的的结果将有点不同。结果，每种算法界定的边界不清，每种聚类算法得到各自的最适结果，每个数据部分将产生单一的信息。为解释因不同算法使同样数据产生不同结果，必须注意判断不同的方式。对遗传学家来说，正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的（特别是边界）。最终，将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释。 第二个局限由线性相关产生。上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系。因为只是成对的线性比较，大大减少发现表达类型关系的计算量，但忽视了生物系统多因素和非线性的特点。 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。就数据挖掘功能而言，聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇 *** 作进一步地分析。 聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务（如分类、关联规则）的预处理步骤。 数据挖掘领域主要研究面向大型数据库、数据仓库的高效实用的聚类分析算法。 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。 这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和 基于模型方法。 1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环 定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括： k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application), CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search). FCM 2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上 而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合 并经常......>> 问题五：什么是聚类分析？聚类算法有哪几种 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于 分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行 定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识 难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又 将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。 聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 聚类法、聚类预报法等。 聚类分析计算方法主要有如下几种：分裂法(partitioning methods)：层次法(hierarchical methods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-based methods): 基于模型的方法(model-based methods)。 问题六：几种聚类分析分别适用什么样的情况 简单地说,分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类. 简单地说,聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程. 区别是,分类是事先定义好类别 ,类别数不变 .分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴.聚类则没有事先预定的类别,类别数不确定. 聚类不需要人工标注和预先训练分类器,类别在聚类过程中自动生成 .分类适合类别或分类体系已经确定的场合,比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合,一般作为某些应用的前端,比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等. 分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器 ),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中. 要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入.训练集由一组数据库记录或元组构成,每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量,此外,训练样本还有一个类别标记.一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值,c表示类别.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等. 聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的 *** 叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似.与分类规则不同,进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组,也不知道根据哪些空间区分规则来定义组.其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系,挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示.聚类技术正在蓬勃发展,涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等. 问题七：什么是聚类分析和分类分析？两者有何不同之处 聚类分析是无监督的，不需要训练学习。分类是有监督的，需要先对分类器进行训练和学习才能进行分类

K-mean聚类方法 对聚类变量的要求 必须是连续型数据变量，就是你说的必须是12345这样的打分，或者是比如距离 重量 这种实际数据你如果你有其他的分类变量数据 可以尝试用系统聚类方法，或者 2阶段聚类

是的。聚类算法要求连续变量先进性标准化。在聚类分析的options按钮里面您可以找到standardizationofcontinuousvariables栏，任何连续变量都要作为要被标准化的变量列在右边tobestandardized矩形框中。希望可以帮助您。

很直观吧，67415是一类，往上就是他们和2一类，在往上就是前面那些和8又是一类，在往上就是所有的合并一大类了，每个分叉其实就是表示分类的等级关系。

　　要求是最少二十个样本，十个变量。1、主成分分析在于对原始变量的线性变换，注意是转换、变换；而因子分析在于对原始变量的剖析，注意是剖析，是分解，分解为公共因子和特殊因子。　　2、这两种分析法得出的新变量，也就是成分或者因子，并不是原始变量筛选或者提出后剩余的变量。　　3、因子分析只能解释部分变异（指公共因子），主成分分析能解释所有变异（如果提取了所有成分）。　　4、主成分分析，有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释80%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有几个公共因子，因为这里的因子是公因子，潜在的存在与每一个变量中，需要从每一个变量中去分解，无法解释的部分是特殊因子。　　5、spss因子分析过程对各变量间量纲和单位造成的影响，默认自动进行标准化处理，因此不必要在开始之前单独进行数据标准化处理，因为，标准化与否结果一致。　　6、spss因子分析重要结果：KMO值，此值是否进行计算与变量个数、样本个数有关，不一定会在每次执行中都显示，如没有此结果，可通过调整变量和样本的比例实现。-

怎么做方差分析？单因素方差分类变量和连续变量可以使用独立样本t检验或者单因素方差分析进行研究，如果分类变量有两组以上，使用单因素方差分析更合适。举例进行说明。单因素方差分类变量和连续变量可以使用独立样本t检验或者单因素方差分析进行研究，如果分类变量有两组以上，使用单因素方差分析更合适。举例进行说明。SPSSAU结果如下：从上表可知，利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性，从上表可以看出：不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。方差不齐怎么办？方差不齐时可使用‘非参数检验"，同时还可使用welch 方差，或者Brown-Forsythe方差，非参数检验是避开方差齐问题；而welch方差或Brown-Forsythe方差是直面方差齐，即使在方差不齐时也保证结果比较稳健，welch方差和Brown-Forsythe方差仅在计算公式上不一致，目的均是让方差不齐时结果也稳健，选择其中一种即可。

在选项里选择“每个个案的聚类信息”，就会把聚类结果追加到后面了。步骤：分析->分类->k平均值聚类->选项->勾选“每个个案聚的类信息”

聚类分析就是把样本分成很多个类别 然后再利用得到的类别数据去对比差异这些，比如得到三类，对比这三类群体在消费行为，消费习惯上的差异这些。聚类得到类别后，一定需要了解清楚不同类别群体的差异性。可以使用网页在线spssau就是网页版本spss进行分析，里面可以自己设置得到的类别个数，出来就是不同类别的特征差异，以及也直接得到类别数据 用于后面的对比分析等。

依次点击：analyse--classify--hierarchical cluster，打开分层聚类对话框在聚类分析对话框中，将聚类用到的变量都放到variables中将地区变量放入case标签中，他的意思是每一个数据都用地区这个值来命名点击plot按钮，打开对话框，设置要输出的图在打开的对话框中，勾选dendrogram，然后点击continue按钮。这个dendrogram是层次聚类谱系图，最后我们还会分析这个图

1、首先打开SPSS软件并导入数据集，在数据菜单下选择“聚类”选项，然后选择“K-Means聚类”。2、其次在聚类分析对话框中，选择要分析的变量，然后设置聚类的参数，如聚类数、初始聚类中心等。3、最后点击“成员表”按钮，然后选择要生成的分析表选项，再根据用户的需要，设置输出文件的名称和保存位置，然后单击“确定”按钮开始生成聚类成员表，生成后即可进入深层次的设坑操作。

Step1：如果样本数据度量单位不统一，比如有的题项是以七级量表，而有的题项为五级题项。此时应该进行数据处理，即数据标准化处理。聚类分析结果怎么看spssauStep2：由于K-均值聚类法的优点在于速度非常快，因此可以提前进行快速分析，计算不同类别样本数量进行简单判断聚类效果。Step3：对比另外两种分析方法时的聚类类别数量情况，综合判断找出最优聚类结果。Step4：分析聚类结果结合不同类别样本特征情况，对聚类类别进行有效命名。Step5：聚类类别命名。具体针对聚类分析，上述步骤可能并不完全适用，如果聚类变量中有分类数据，则不能使用K-均值聚类分析。

第一 上面的470,468,466,464 肯定是因为你的原始数据中没有对这几个数字进行编码对应第二 聚类已经完成了，只是因为你的数据聚类效果很差，所以你看着个案仍然是没有自动归类的，是因为数据本身无法很好的聚成几个类别

1、聚类分析时保存分类结果。即在系统聚类时点击保存，填写分类数，点击确定。2、回到数据窗口，可以看到最后一列的新增分类变量。3、菜单选择：分析——比较均值——均值，因变量列表中选择你想要描述的各个指标，自变量列表输入新增的分类变量，点击选项，可以选择需要输出的统计量（默认为均值、个案数和标准差），点击继续，点击确定即可输出各类特征的描述统计量。

excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by；选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击ok即可。

如何进行系统聚类分析？如果是按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类(系统聚类），并且结合聚类树状图进行综合判定分析，得出科学分析结果。比如当前有8个裁判对于300个选手进行打分，试图想对8个裁判进行聚类，以挖掘出裁判的打分偏好风格类别情况。此时则需要进行分层聚类。系统聚类有几点需要特别注意：1：仅针对定量数据进行系统聚类；2：如果数据的单位有较大差别，可首先对于数据进行标准化处理后，针对标准化数据进行系统聚类；3：由于均为定量数据，因而从原理角度上，系统聚类时应该使用Pearson相关系数去度量距离，相关系数值越大说明越紧密，则说明距离越近，相关系数值越小说明越疏远，说明距离越远；SPSSAU默认使用Pearson相关系数表示距离大小；4：SPSSAU进行系统聚类时使用组平均距离法进行聚类，通俗地讲即首先将相关性最强的两项聚成一类（第一个合并簇），接着找出与该“合并簇”相关性最强的第三项，聚类成第二个合并簇，接着为第三个合并簇，依次循环迭代此过程，直至结束。当前有8个裁判对300名选手打分，最低分为1分，最高分为10分；希望对8个裁判进行聚类，以识别出裁判的风格类型。总共8个裁判共有8列数据，并且共有300行。由于打分全部均是从1到10分，8列数据的单位均一样，因此在分析之前不需要进行标准化数据（当然进行标准化处理也没有问题）。本案例中总共涉及8个标题，SPSSAU操作截图如下SPSSAU会默认聚类为3类并且呈现表格结果，如果希望更多的类别个数，可自行进行设置。SPSSAU输出结果SPSSAU会首先输出聚类项的基本描述情况，接着输出每项的聚类类别归属情况；并且输出树状图，如下所述：上表格展示总共8个分析项（即8个裁判数据）的基本情况，包括均值，最大或者最小值，中位数等，以便对于基础数据有个概括性了解。整体上看，8个裁判的打分基本平均在8分以上。总共聚类为3个类别，以及具体分析项的对应关系情况。在上表格中展示出来，上表格可以看出：裁判8单独作为一类；裁判5，3，7这三个聚为一类；以及裁判1，6，2，4作为一类。聚类类别与分析项上的对应关系可以在上表格中得到，同时也可以查看聚类树状图得出更多信息。至于聚类类别分别应该叫做什么名字，这个需要结合对应有关系情况，自己单独进行命名。上图为聚类树状图的展示，聚类树状图是将聚类的具体过程用图示法手法进行展示；最上面一行的数字仅仅是一个刻度单位，代表相对距离大小；一个结点表示一次聚焦过程。树状图的解读上，建议单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。比如上图中，红色垂直线最终会拆分成3个类别；第1个类别对应裁判8；第2个类别对应裁判5，3，7；第3个类别对应裁判1，6，2，4。

1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

操作设备：戴尔电脑操作系统：win101、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

怎样进行聚类分析？聚类分析用于将样本进行分类处理,通常是以定量数据作为分类标准;用户可自行设置聚类数量,如果不进行设置,系统会提供默认建议;通常情况下,建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。如何进行聚类分析呢？以SPSSAU为例。采用著名的鸢尾花iris数据集，按鸢尾花的三个类别（刚毛，变色，佛吉尼亚），每一类50株，共测得150株鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性数据。在“进阶方法”栏目下，选择“聚类”，花瓣、花萼长宽这4个连续型变量拖拽至【定量分析项】框内，作为K均值聚类的依据。鸢尾花已知有3个类型，因此K值=3，SPSSAU聚类个数默认即为3类，默认即可。对于聚类过程，不同指标单位量纲有区别，因此建议做标准化处理，默认勾选【标准化】。同时，我们希望聚类结束后，能将聚类的类变量作为结果保存下来，因此默认勾选【保存类别】。如上操作，可见SPSSAU做K均值聚类整个参数选项的设定过程极为简要明了，只需要有一点统计基础即可操作。关于K均值聚类的K值，并不一定必须已知，我们可以采取遍历的形式，譬如说在3-6类之间进行遍历，即依次选择聚为3类、4类、5类、6类，然后对聚类结果进行比较，选择最佳结果即可。就聚类分析而言，通常情况下，建议用户设置聚类数量介于2~6个之间，不宜过多。指定K值后，算法会从数据集中随机化选择一个个案的数据作为初始聚类中心，即K个类的中心点坐标。随后计算其他个案所代表的点与初始聚类中心点的距离，并按距离远近进行分配，每完成一次分配，聚类中心都将重新计算，因此聚类中心处于变化中，这个过程不断重复，直到聚类中心点不再变化为止，此时距离数据产生的误差平方和SSE应为最小。K均值的聚类过程，全部会有SPSSAU计算完成。我们了解基础后，直接来读取它输出的结果即可。首先来看聚类后各类的规模，本例即看三类中各类群体包含的鸢尾花株数。如上表所示，cluster1包含56株、cluster2包含44株、cluster3包含50株，个案比例依次为37.3%、29.3%和33.3%。该数据集已知每类含同类鸢尾花50株，现在K均值聚类结果仅有cluster3含50株，其他两类的规模与50株有微小差异，初步看聚类的准确率还是不错的。SPSSAU还为类规模表配置了一个饼图进行可视化展示，如下：前面我们通俗介绍了K均值的聚类过程，提到初始聚类中心，在迭代过程中最后会成为最终聚类中心点，这个结果SPSSAU也为大家提供了。见下表。表格中的属性数据是标准化后的数据，如果我们想使用最终聚类中心的话，需要转换为原始数据。对我们来说，比较重要的是该表下方备注的误差平方和SSE值，如果我们采取的是遍历聚类结果的方案，那么方案之间孰优孰劣，可以比较SSE的大小，更小的SSE表明聚类效果更佳。聚类命名现在我们思考一个问题，前面用于聚类的4个属性，即花瓣、花萼长宽数据，对于当前的K均值聚类结果来说，3个不同类之间花瓣、花萼长宽是否存在差异呢？或者说，各类在4个属性上有何特征？如果给每个类起个名字，我们的依据是什么？为了探索出各个类别的具体特征，因而使用方差分析去研究各个类别群体的差异性，最终可结合各个类别特征进行类别命名。上表即方差分析表，由此可知：聚类类别群体对于所有参与聚类的指标变量均呈现出显著性(p<0.05)，意味着聚类分析得到的3类群体，他们在研究项上的特征具有明显的差异性，具体差异性可通过平均值进行对比，并且最终结合实际情况，对聚类类别进行命名处理。根据方差分析表中各类在4个属性上的均值表现，结合前面我们用箱线图对已知三种鸢尾花特征的探查，初步命名cluster3为刚毛鸢尾花类，cluster2为佛吉尼亚鸢尾花类，而cluster1为变色鸢尾花类。

1、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。2、结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。3、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。4、所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。5、利用标准化后的数据进行聚类分析。6、接着进行【分析】，【比较平均值】3395个样本中有443个。

怎么做系统聚类分析？聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法，“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。从分析角度上看，聚类分析可分为两种，一种是按样本（或个案）聚类，此类聚类的代表是K-means聚类方法；另外一种是按变量（或标题）聚类，此类聚类的代表是分层聚类（系统聚类）。具体聚类方式的概括如下表：案例背景：当前有8个裁判对300名选手打分，最低分为1分，最高分为10分；希望对8个裁判进行聚类，以识别出裁判的风格类型。总共8个裁判共有8列数据，并且共有300行。由于打分全部均是从1到10分，8列数据的单位均一样，因此在分析之前不需要进行标准化数据（当然进行标准化处理也没有问题）。操作本案例中总共涉及8个标题，SPSSAU操作截图如下：SPSSAU会默认聚类为3类并且呈现表格结果，如果希望更多的类别个数，可自行进行设置。SPSSAU输出结果SPSSAU会首先输出聚类项的基本描述情况，接着输出每项的聚类类别归属情况；并且输出树状图，如下所述：上表格展示总共8个分析项（即8个裁判数据）的基本情况，包括均值，最大或者最小值，中位数等，以便对于基础数据有个概括性了解。整体上看，8个裁判的打分基本平均在8分以上。总共聚类为3个类别，以及具体分析项的对应关系情况。在上表格中展示出来，上表格可以看出：裁判8单独作为一类；裁判5，3，7这三个聚为一类；以及裁判1，6，2，4作为一类。聚类类别与分析项上的对应关系可以在上表格中得到，同时也可以查看聚类树状图得出更多信息。至于聚类类别分别应该叫做什么名字，这个需要结合对应有关系情况，自己单独进行命名。上图为聚类树状图的展示，聚类树状图是将聚类的具体过程用图示法手法进行展示；最上面一行的数字仅仅是一个刻度单位，代表相对距离大小；一个结点表示一次聚焦过程。树状图的解读上，建议单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。比如上图中，红色垂直线最终会拆分成3个类别；第1个类别对应裁判8；第2个类别对应裁判5，3，7；第3个类别对应裁判1，6，2，4。当然在分析时也可以考虑分成2个类别，此时只需要对应将垂直线移动即可，如下图：上图展示出仅分为2个类别时的情况；如果聚类成2个类别；此时裁判8单独作为一个类别；裁判5，4，7，1，6，2，4会单独聚为一类。如果是聚为四类；从上图可看出，明显的已经不再合适。原因在于垂直线不好区分成四类。也即说明有2个类别本应该在一起更合适（上图中的裁判1与6/2/4）；但是如果分成4类，此时裁判1会单独成一类。所以画垂直线无法区分出类别。因而综合分析来看，最终聚类为3个类别最为适合。

案例详解SPSS聚类分析全过程案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。【一】问题一：选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费?所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或－1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0．903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。【二】问题二：20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3－5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么?——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。【四】问题四：聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。

聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7具体分为几类要由你自己来确定。这个过程也可以在网页端SPSSAU完成，分析前设置类别个数，系统会自动安装要求进行聚类。另外可以看下SPSSAU的帮助手册，里面有详细的说明。

　　方法如下：1、有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，冰柱图很复杂看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量。　　将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。　　在数据挖掘中，聚类也是很重要的一个概念。

分类: 电脑/网络 >> 软件 问题描述: 求助SPSS的聚类分析 重心法，最长最短距离法什么的，看见大家都写一个网站上的简明教程，但不够详细。很难弄明白，正因为写的模糊我的操作也是一样的但结果却和答案不一样。很着急。期待高手告诉我！！！！！ 解析: 1.最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用. 2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离.3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛. 4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离. 5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.