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对数据进行聚类分析（数据分析聚类算法）

时间：2024-08-17 13:22:57

本篇目录：

1、spss软件聚类分析怎么用,从输入数据到结果,树状图结果。整个操作怎么...2、如何进行聚类分析3、如何对混合型数据做聚类分析4、SPSS每年数据进行聚类分析,结果不同意味着什么?

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。

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。

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。

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。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。根据spss输出的结果进行分析。

1、将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。

2、如何进行聚类分析？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。

3、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。

4、聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。为了进行聚类分析，首先我们需要定义样品间的距离。

5、根据分类对象不同，聚类分析分为R型聚类分析(对元素进行分类)，Q型聚类分析(对样品进行分类)。聚类分析一般采用逐次联结法，具体做法如下。转换对数常将实测数据先转换为对数，因为微量元素多属对数正态分布，而且数据过于离散。

1、MacQueen 所提出的k-means 方法[3]是最早、也是最简单的聚类方法，但是该方法只能对数值属性的对象集进行聚类，无法对分类属性和混合型属性的对象集进行聚类。

2、标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。

3、将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。

4、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。

5、选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，这里我们勾选上树状图后其他默认。

6、【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。

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。

，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。

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。

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。

，顶行的距离值的表示之间的距离情况下，这是一个软件翻译，不能进行调整。3，可能是较旧版本的SPSS，树是断开的，可能是没有很好的解决，新的版本被连接的线段。但仍继续做了分析。

聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

到此，以上就是小编对于数据分析聚类算法的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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