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聚类分析概聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种方法,聚类分析概聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种方法,聚类分析是建立一种分类,是将一批样本(变量)按照在性质上的“亲疏”程度,在没有先Copyright2011©深圳大学管理学2聚类分析概E聚类分析概E两类:(AB)(CD三类:(AB)(C)(DCopyright2011©深圳大学管理学3聚类分析概“亲密”,聚成一聚类分析概“亲密”,聚成一把每个个案数据看成是n维空间上的点,在点和点之间定义某种kEUCLID(x,y) (xiyiCopyright2011©深圳大学管理学4聚类分析概110聚类分析概110110101Copyright2011©深圳大学管理学5聚类分析概d(i,j) b 个体聚类分析概d(i,j) b 个体abc1010acbdCopyright2011©深圳大学管理学6聚类分析概110110聚类分析概110110101(张三,李四):a=2b=1c=0d=0(张三,王五):a=1b=2c=0d=0Copyright2011©深圳大学管理学7聚类分析概检查110检查000检查010聚类分析概检查110检查000检查010检查000张三111001李四Copyright2011©深圳大学管理学8聚类分析概J(i,j)b a聚类分析概J(i,j)b ab个体10个体10acbdCopyright2011©深圳大学管理学9聚类分析概雅科比(Jaccard)1聚类分析概雅科比(Jaccard)110(张三,李四)1:a=2b=1c=0d=0(张三,李四2:a=0b=0c=1d=2d(x,y)=1/(1+2)=1/3相同)(张三,李四)1:a=2b=1c=0d=0J(x,y)=1/(1+2)=1/3(张三,李四)2:a=0b=0c=1d=2J(x,y)=1/1=1(不相同Copyright2011©深圳大学管理学聚类分析概检查110检查000检查010检查000张三男1聚类分析概检查110检查000检查010检查000张三男111001李四女男1 10d(三..四)0 d(张三,王五),20d(李四,王五)1 0.7511Copyright2011©深圳大学管理学聚类分析概–(98.5)(6 (44.5)8 (6 (54.5)))聚类分析概–(98.5)(6 (44.5)8 (6 (54.5)))(66Copyright2011©深圳大学管理学)9聚类分析概聚类过程中如果数据在数量级上存在差异时,应进行标准化处理聚类分析概聚类过程中如果数据在数量级上存在差异时,应进行标准化处理例如元Copyright2011©深圳大学管理学样本投入经费(元课题1238聚类分析概变量之间不应具有高度相关性,否则相当于给这些变量进行了–聚类分析概变量之间不应具有高度相关性,否则相当于给这些变量进行了–––Copyright2011©深圳大学管理学分层聚思路:聚类过程具有一分层聚思路:聚类过程具有一定的层次其次,将最“亲密”的个体聚成一小然后,将最“亲密”的小类或个体再聚成一可见,随着聚类的进行,类内的“亲密”性在逐渐减Copyright2011©深圳大学管理学分层聚思其次,将大类分层聚思其次,将大类中最“疏远”的小类或个体分离出然后,分别将小类中最“疏远”的小类或个体再分离出Copyright2011©深圳大学管理学分层聚“亲疏”程度的分层聚“亲疏”程度的衡量对个体间距个体和小类间、小类和小类间的距Copyright2011©深圳大学管理学分层聚个体和小类、类和类间的距分层聚个体和小类、类和类间的距平均链锁法(within-组间平均链锁法(between-groupslinkage):只考虑两类组内平均链锁法(With-groupslinage):考虑所有个案Copyright2011©深圳大学管理学分层聚基本操作步1.A.菜单选项:分层聚基本操作步1.A.菜单选项:B.选择参与聚类分析的变量入variablesC.选择一字符型变量作为个案的标记变量(labelCopyright2011©深圳大学管理学分层聚基本操作步分层聚基本操作步Copyright2011©深圳大学管理学分层聚进一步的工分层聚进一步的工rangeofsolutions:聚成m~n类时各样本的归属Copyright2011©深圳大学管理学分层聚进一步的工图形输出(plot选项分层聚进一步的工图形输出(plot选项始到第n2类结束,间隔n3类的聚类分析过程在冰柱Copyright2011©深圳大学管理学分层聚进一步的工结果保存(save选项single分层聚进一步的工结果保存(save选项singlesolution:生成一新变量存储在聚成n本属于哪一类(cluN_MN为聚类数,Mrangeofsolutions:生成若干个变量分别存放聚成Copyright2011©深圳大学管理学分层聚聚类数目的确 分层聚聚类数目的确 SPSSCopyright2011©深圳大学管理学(一)出发希望做法(一)出发希望做法Copyright2011©深圳大学管理学(二)思指定最后要聚成K用户指定k个样本作为初始类中心或系统自动确定k个样本作为(二)思指定最后要聚成K用户指定k个样本作为初始类中心或系统自动确定k个样本作为重新计算k个类的类中心(计算每类各变量的均值,以均值点作为Copyright2011©深圳大学管理学(二)思(二)思达到指定迭代次数Copyright2011©深圳大学管理学(三)基本操作步A.菜单选项:analyze->classify-(三)基本操作步A.菜单选项:analyze->classify-选定参加快速聚类分析的变量到variables确定快速聚类的类数(numberofclusters).类数应小选择聚类方法(method):默认iterateandCopyright2011©深圳大学管理学(四)其保存快速聚类的结(四)其保存快速聚类的结果clustermembership:将各个案所属类的类号保存distancefromclustercenter:Copyright2011©深圳大学管理学(四)其2.输出选项(四)其2.输出选项Copyright2011©深圳大学管理学(四)其Copyright(四)其Copyright2011©深圳大学管理学(四)其4.用户指定类中心readinitialfrom:据(应设一个名为Cluster_的变量名)。(四)其4.用户指定类中心readinitialfrom:据(应设一个名为Cluster_的变量名)。Copyright2011©深圳大学管理学K-means用户指定类中心readinitial

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