聚类分析实验

课程实验报告年级专业课程名称应用多元统计分析指导教师学生姓名学号实验日期实验地点实验成绩教务处制2015年11月9日

实验项目名称聚类分析实验目的及要求要求：掌握聚类分析，能够运用SPSS软件对所给数据进行聚类在SPSS软件中应用K-均值聚类法和系统聚类法对所给数据进行Q型与R型聚类。目的：能熟练应用计算机软件进行系统聚类法和K-均值聚类法，并对结果进行分析，作出综合评价，培养实际应用能力。实验内容在得到的数据之下，数据中包含了中国31个省市的小康指数，用6个变量来量化，其中有：综合指数，社会结构，经济与技术发张，人口素质，生活质量，法治与治安。打开SPSS软件，导入数据，现通过聚类方法把相似的省份找出来，即把这些省份分成几类。数据中的测量单位不一样，因此在聚类之前需要对数据进行标准化，附表中数据就是已经标准化后的数据。我们的目的是要研究各个独立的汽车是否可以归类成更有意义的类别。对数据利用系统聚类法及K-均值聚类法进行分类，并对进行解释和说明。实验步骤打开SPSS20.0,在文件中打开数据，打开小康指数.sav.然后点分析→分类→系统聚类分析.把6个变量选入拉近右边的变量框里，然后再把字符型变量省市拉近右边的标注个案，聚类哪里选择个案。在当前页面中的右边，单击右边统计量→方案范围打钩，把最小聚类方案和最大方案灵活地分类→继续。单击绘制→对数状图打钩→继续。单击保存→继续→确认，运行此结果。实验环境Windowsxp、SPSS20.0实验结果与分析表一：案例处理汇总a,b案例有效缺失总计N百分比N百分比N百分比31100.00.031100.0a.平方Euclidean距离已使用b.平均联结（组之间）表二：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21262839.47000721249.7800018312137

.9800064242773.1900095192185.29000166121887.210301272630153.585101581517156.130001292429158.7154013101011167.79000141145167.8600023121215181.2986816132425207.7879019141023269.73510024152026273.2930719161219274.099125201769295.24000221813306.4302029192024378.826151321201214404.79716024212022464.552190252267469.490170272348481.67011027241012610.921142026252031785.31221026261020934.5672425282746986.2642322292810161077.3802603029142245.440182730301104506.69829280表三群集成员案例9群集8群集7群集6群集5群集4群集3群集1:北京11111112:上海11111113:天津11111114:浙江22222225:广东22222226:江苏33333227:辽宁33333228:福建42222229:山东333332210:黑龙江544443311:吉林544443312:湖北654443313:陕西654443314:河北654443315:山西654443316:海南765554317:重庆654443318:内蒙古654443319:湖南654443320:青海876643321:四川654443322:宁夏876643323:新疆544443324:安徽876643325:云南876643326:甘肃876643327:广西876643328:江西876643329:河南876643330:贵州876643331:西藏9876433表四表五实验结果的分析：在案例处理汇总图中，可以看出，所有的数据都是都是存在的，因为有效率为100%，缺失率为0%，所以31个数据都为有效数据；在平均联接图中，第一列列出了聚类过程的步骤号，第2第3列列出来某一步骤中那些省市参与了合并，在结果中我们可以看出，第26省(甘肃)和第28省(江西)就合并了在一起，第4列是每一步骤过程中的聚类系数，这一数值表示被合并的两个类别之间的距离的大小。第5列和第6列表示被合并的省市是在第几步中第一次出现。在树状图可以分为以下几类:北京上海天津海南江苏山东辽宁浙江广东福建湖南四川湖北陕西内蒙古山西重庆河北甘肃江西贵州青海安徽广西河南云南宁夏西藏在这