聚类分析

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。

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。

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。

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。

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。