SPSS聚类分析详解.ppt

1、聚类分析、聚类分析是研究(样本或指标)分类问题的多元统一修正方法。 类是类似元素的集合。 分类： 1、系统聚类法-(层次聚类)系统聚类法是应用最广泛的一种(Hierarchical Cluster过程)1)，聚类原则：都是相近的聚类，即最近或最近的聚类2 )，层次聚合2 .非系统聚类法-(高速聚类法-K-平均聚类法) (K-means Cluster) 3，二阶段聚类法-探索性聚类方法优点：内存少，修正量小，处理速度快，特别是大样本的缺点：应用范围有限，要求用户创建分类数(想通知)，只能对观测量(样本)进行分组，而不能对变量进行分组。 此外，所使用的聚类变量都必须是连续性变量。 基本原理具体的

2、做法1，根据指定的分类数n，以某种方法选择某种观测测量，作为Z1、Z2、Zn设为初始重心。 2 .每次观测时，校正到各重心的欧几里得距离。 换句话说，根据近似原则选择一个类别中的每个视图测量，校正每个类别的中心位置，即，平均值，并且设置新的重心。 3 .使用校正后的新的重心重新进行分类，分类结束后继续校正各类的中心位置，作为新的重心，在两个反复校正后的重心间距离的最大变化量小于初始簇的中心间最小距离的倍数，或者达到反复次数的上限之前停止反复。 数据标准化处理：存储中间过程数据，存储数据标准化处理。指定5种，使标准值收敛，保存最终结果的输出情况，数据文件(QCL-1、QCL-2 )、初始集中选项

3、、输出方差分析表、初始集群中心表、具体的城市监护、系统集群法的优点：既可以对观测量(样本)也可以对变量进行集群，而且可以连续应用实例，一家冰箱制造商想研发一种全新产品，对上市前国内6个地辖区进行全新产品评估。 对全新产品的评价指标有3个，样式、性能、颜色、评价的调整表采用10分制，调查结果的数据如下表所示。 性能9 1 10 9 2 8色82746样式7 2 8 3 5 7，按地区(样本)、指标、分类法分为6个样本，用公式修正估计哪个地区最有可能销售这种全新产品的两个样本之间的类似系数，得到类似矩阵，分别为123456、123456、Q=、 按四个原则进行分类，制作聚类分析图，X3 X6 X1

4、 X4 X2 X5，具体处理方法：(构想)，1，具体研究分类对象：样本或指标2，方法：“性质相似”或“相互关系深”样本或指标汇总。 3、步骤：1)首先给出测量“相似”还是“关系密切”的统一修正指标，2 )从小形成大的分析系统。 3 )将整个分类系统描绘为一张分类图，(3)相关系数(4)相关系数，指标： (1)统一修正指标为类似系数。 根据相似性被分类为某个类，否则被分类为别的类。 (2)集成校正指示符将样本(空间点)之间具有较短距离的点分类为一类，否则分类到另一类。二、集群统一修正量首先定义若干分类统一修正指标的描绘样本或指标间的类似度(将这些个的统一修正指标称为集群统一修正量)，在市场研究中

5、，将样本作为分类的事物指标用作分类依据的变量。 (例如年龄、收入、销售量)、(1)相似系数(夹角侑弦)通式：假设各样本中含有p项的指标，如果有几个样本的调查数据，则可以将各样本视为p维度空间中的一个矢量， 这两个向量可以用于任何两个样本Xi和Xj的相似性的相似性具有紧密的相似性，并且分析几何知识：相似性系数将类似系数作为聚类统一校正量的分类方法、1 (2)2个样本中的一方出现在被分类的类中的情况下，另一方的样本也被加到该类。 (3)选择一对样本，如果分别出现在已经分类的两个等级中，就把这两个等级连接起来。 (4)如果选定的一对样本全部出现在同一组中，那么就不需要对样本进行分组。 根据上述4个原

6、则，重复进行直到将所有的样本分类完毕，最后以分类图的形式表示，2、分类方法，例如设置7个样本，对每个样本测量p个指标，将数据作为表、X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7、样本、指标，首先， 对所有两个样本之间的相似系数进行校正，使用矩阵中的数值(4个原则)对1 2 3 4 5 6、1 2 3 4 5 6、Q=个样本进行聚类的x1x 50.97 x1x5x 30.94 x2x 40.91 x2x 40.67 x1x3x 40.51 x5x 70 . 使7个样本按矩阵中的数值进行聚类(按4个原则)，去除q中的第5行第5列2，记录q中的剩馀校准元素的最大值q13=0.94，记录q中的第3行第3列

7、、行、(3)q中的剩馀校准元素的最大值q24=0.91，在q中的记录q中剩馀的元素的最大值q17=0.24，并要求对创建聚类星空卫视图的8个指标进行聚类，聚类统一校正量采用相关系数，并按照相关矩阵R=()、相关矩阵R=()、相关矩阵q 17、相关矩阵q17=0.24、顺序连接样本相似系数， 12三四五六七、x1x 60.99 x1x6x 30.96 x2x 40.93 x2x 40.68 x 80.49 x1x3x4x 70.47 x1x5x8-0. 94 x2x4x 7、R=、以矩阵r中的数值对八个指标(遵循四个原则)，制作群集图X1 X6 X3 X4 X2 X7 X5 X8、0.94、-0

8、.94、-0.94。 SPSS提供了不同类型间距离的测量方法1、组间连接方法2、组内连接方法3、最近距离方法4、最远距离方法5、重心法6、中位数方法7、Ward最小偏差平方和，并且结合测量概要表、聚类过程、附图来观察！、4、5、集群方法可以包括系统集群和步进集群，其中输入数据定径套可以是典型数据定径套、相关矩阵(CORR进程生成)或者进程生成(诸如因子)。SAS提供的聚集过程是1，CLUSTER通过11种方式对坐标或距离数据的观测值进行系统聚集，如果观测值太多，则不应照原样采用。 对于FASTCLUS坐标数据，用k平均法依次聚类观测值，观测值多时，用FACTCLUS过程进行预聚类，然后用CLU

9、STER过程进行系统聚类。 VARCLUS通过斜交多组分量分析对变量进行系统聚类或逐步聚类。 4、树是由CLUSTER或VARCLUS进程生成的输出的树形表示。 CLUSTER进程在每个观测值开始成为一个类之后，求出两个之间的距离，将最近的两个观测值合成为一个类。 这个过程将逐渐减少，直到合成一个类。 聚类方法有11种，可以根据问题的性质进行选择，它们的差异是如何纠正2种之间的距离。 METHOD=指定方法AVERAGE (平均法)、CENTROID (重心法)、COMPLETE (最大距离法)、DENSITY (密度法)、MEDIAM (中位数法)等原始数据是两者之间的距离的三角排列(不是坐

10、标)、输入格式、55列是城市、15二进制位说明输出f与t整合量、观测值间距离的平方平均数、输出结果：类的f、t*2峰(起伏)越大分类越显着，研究各种饮料的市场消费的分配规则，确定各种饮料消费类型、聚类分析的第一一头地，哪两个样本或小班汇集在一起对应样本距离或最小聚类距离指示样本(0)、两阶段聚类方法TwoStep Cluster是探索性聚类方法，而且是随着自动智能发展的智能聚类方法之一。 用于解决具有大量数据和复杂类结构的集群分析问题。 2阶段聚类法的特征： 1、云同步处理离散量和连续变量的能力2、自动选择聚类数3、预先选择样本中的部分数据并建构聚类模型4、能够处理庞大样本量的数据的基本原理简单介绍为2阶段对记录查询密码进行初始分类，用户客制化最大类别数。 已通过创建和修改“特征树”(CT Free )完成。 第二步：正式聚类。 对在第一步完成的预备多类进行再聚类，决定最终的多类方案，系统根据一定的统一修正标准来决定多类的类数。 以后，可以用以往的聚类方法进行聚类(在SPSS中采用综合型分层聚类法)。 输