初始聚类中心

1、表一:案例处理汇总案例有效缺失总计N百分比N百分比N百分比41100.00.041100.0a.a.平方 EuclideanEuclidean 距离已使用b.b. 平均联结(组之间)此表可以看出，选择工作的人有 4141 人。他们来自不同的性别，专业，他们的 第一份工作时间，获取招聘信息途径，工作单位性质，工作地点，期望工资也都各 有差异。我们将对这些数据进行聚类分析。K-Means 聚类分析表二:初始聚类中心聚类123性别101第一份工作时间331获取招聘信息途径421工作单位性质141工作地点144期望工资224表一展示了 3 3 个类的初始中心的情况。3 3 个初始类中心点，数据分别是(

2、1,(1, 3,3,4,4, 1,1, 1,1,2)2) (0,(0, 3,3, 2,2, 4,4, 4,4, 2)2)(1,(1,1,1, 1,1, 1,1, 4,4, 4)4)得出：一类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为 亲友介绍，工作单位性质为国企，工作地点为经济兴旺的大型城市，期望工资为800150800150 或；二类性别为男，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径 为大型招聘会,工作单位性质 为中小企业，期望工资为 800-1500%;800-1500%;三类性别为女，第一份工作时间为半年以内，获取招聘信息途径为网站，工作单位性质为国企，工作地点为无所谓

3、，期望工资为 250CTX250CTX 以上。表三:迭代历史记录a迭代聚类中心内的更改12311.8452.0001.5002.114.183.0003.000.000.000a.a.由丁聚类中心内没有改动或改动较小而到达收敛。任何中心 的最大绝对坐标更改为.000.000。当前迭代为 3 3。初始中心间的最 小距离为 4.3594.359。此表展示了 3 3 个类中心每次迭代的偏移情况。由表知道，第三次迭代后，3 3个类的中心偏移均小丁判定标准(0.02)0.02)。表四：最终聚类中心聚类123性别111第一份工作时间332获取招聘信息途径322工作单位性质141工作地点124期望工资333

4、此表展示了 3 3 个类的最终类中心的情况。3 3 个最终类中心数据分别是(1,1, 3,3, 3,3, 1,1,1,1, 3)3) (1,(1, 3,3, 2,2, 4,4, 2,2, 3)3) (1,(1, 2,2, 2,2, 1,1, 4,4, 3)3)。得出：一类性别为女，第一份工作时间为一年到五年，获取招聘信息途径为 专场招聘会，工作单位性质为政府机关及事业单位，工作地点为经济兴旺的大型 城市，期望工资为 15002501500250 或；二类性别为女，第一份工作时间为一年到五年, 获取招聘信息途径为大型招聘会，工作单位性质为中小企业，期望工资为 1500250(M;1500250(

5、M;三类性别为女，第一份工作时间为半年到一年，获取招聘信息途 径为大型招聘会，工作单位性质为国企，工作地点为无所谓，期望工资为1500250QTO表五：每个聚类中的案例数聚类124.000213.00034.000有效41.000缺失.000此表展示了三个类的成员情况，第一类有 2424 人，第二类有 1313 人，第三人有 4 4 个人，表六：ANOVA聚类误差FSig.均方df均方df性别.1402.23538.596.556第一份工作时间.5272.505381.044.362获取招聘信息途径4.6782.642387.285.002工作单位性质22.6642.3543864.024.0

6、00工作地点13.9282.5073827.471.000期望工资.4182.60738.688.509F F 检验应仅用丁描述性目的，因为选中的聚类将被用来最大化不同聚类中 的案例问的差异。观测到的显著性水平并未据此进行更正，因此无法将其解释 为是对聚类均值相等这一假设的检验。在此表中可以看出性别，第一份工作时间，工资期望在 3 3 类中没有显著性, 但获取招聘信息途径，工作单位性质，工作地点在 3 3 类中的差异是显著的。二、层次聚类分析图一：Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster

7、 CombineC A S E 0510152025Label Num +-+-+-+-+-+六6 -+-+二十六26-+ +-+二十二22-+ +-+十四14 -+-+ | |二十 *31-+ +-+ +-+一1 -+| |十八18 -+- + +-+二十20 -+| |十无15 -+ |二十二33 -+-+|三十四34 -+ +-+- +四4 - +-+ |十10 -+-+| | |二十无25 -+ +-+ | |无5 - +-+|二十九39 -+-+|+- +四441-+ +-+ |二十九29 -+-+|三3 -+II三十二32 -+-+|三十五35 -+- +I十二12 -+- -+

8、II二十七27 -+-+-+11 -+II I二421 -+- -+I I二2 -+I I三十六36 -+- -+I I三十七37 -+-+I I二十四24 -+II I十/、16 -+-+-十九19 -+ +- +I九9 - + II七7 -+-+- -+三十八38 -+ +- + I十三13 + +|二十八28 - +-+|三十30 - +|十七17 - +-+|二十三23 - +- +八8 - +-+四十40 -+在图一中，树形图以躺倒树的形式展现了聚类分析中的每次合并的情况， SPSSPSS S自动将各类间的距离映射到 025025 之间，并将聚类过程近似地表示在图上。 由图可知，6

9、6 号与 2626 号最近，慢慢聚类的距离越来越大，最后所有的个体聚成 一类，此时类问的距离已经非常大了。树形图仅仅是粗略地将展现聚类分析的过 程。我们该借助凝聚状态表。表六:聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集21626.000009239411.000001137381.0000014436371.0000030533341.0000012614311.0000013712271.0000031810251.000001596221.00010201018201.00000211129391.5000225124331.5000524131141.50006201

10、47131.5003026155101.50008241628302.00000261711212.00000191816192.0000023192112.0000173120162.00013921211182.8332010282217233.0000036239163.0000183424453.000121529253293.33301129267283.3331416342732354.0000035281154.3752103329344.4172524333024364.5000437312124.50019735328405.000003633135.144282938347

11、95.267262337352326.600312738368177.000322240377248.20834303938128.466333539391712.469383740401813.85139360此表为该分析的层次聚类分析中的凝聚表， 在第一列中可以看到分了 4040 步的 聚类，第四列是个体距离或小类距离，可以看出六号样本和2626 号样本的距离 0,0,该小类在第九步与 2222 号乂聚类，这样一直聚类下去，第 4040 步完成可形成一个大类。la 3 CdU!K3 -OD U lU1i 肋251134届M IU- a UTCtA寻,ptOf g0 7 7 z 1 sqf*

12、暗mgkscj图二是一幅纵向显示的冰挂图。观察此图可知，当聚成40类，6号和26号一类，其余,各自一类，当聚20类时，36和37一类，16和19一类，30和28一类，13, 38, 7一类，12和27一类,2, 11, 21一 类，5, 10, 25一类,4, 33, 34一类,29, 39, 41一类,18, 20一类，6, 26, 22一 类,1,14, 31一 类,其余，各一类。表七：群集成员案例3群集2群集1:一112:二113:三114:四115:五116:六117:七218:八329:九2110:十1111: H-1112:十二1113:十三2114:十四1115:十五1116:十

13、六2117:十七3218:十八1119:十九2120:二十1121:二 一1122:二十二1123:二十三3224:二十四2125:二十五1126:二十六1127:二十七1128:二十八2129:二十九1130:三十2131:三 一1132:三十二1133:三十三1134:三十四1135:三十五1136:三十六2137:三十七2138:三十八2139:三十九1140:四十3241:四 一-11由表七可知，当聚成 3 3 类时，有 2626 个人可以聚为第一类，1111 个人可以聚为第 二类,4 4 个人可以聚为第三类，当聚成 2 2 类时，3737 人聚为第一类,4 4 人聚为第二类。通过两种方