聚类分析的SPSS实现.ppt

1、以SPSS为例，聚类分析、经济效益数据为例，通过群集分析对每个城市进行分类(请参阅spssex-4/全国每个城市的经济效益数据)，以城市居民消费数据为例，通过群集分析对每个城市进行分类(请参阅spssex-4/城市居民消费支出数据)，SPSS Spss的群集功能通常系统群集的功能：您可以群集示例或群集变量。系统群集的原理：上述系统群集方法的原理和过程。在系统群集中，必须选择：选择数据的标准化测量方法：选择距离方法或相似性，选择相关性。选择群集方法：也就是说，SPSS提供了7种茄子方法，您可以从中选择群集的方式。选择输出图形：树或冰柱图。系统群集，参考(1)群集方法，参考(2)各种距离和相似系数

2、，Method，群集方法，标准化转换，亲疏关系指标，(a)群集方法1。Between-groups linkage类之间的平均方法两类之间的平均平方距离2。Within-groups linkage类中的平均方法合并两个类之间的平均距离后类中可元素的两个类之间的平均平方距离3。最近邻右舍最大长距离法5。质心群集重心法(欧式距离)6。Median clustering中间距离法(欧洲距离)7。Ward Method偏离平面法(欧洲距离)1.squared euclidean distance平方欧洲距离2。欧洲距离欧洲距离3.cosine角度馀弦(r型)4 . Pearson correlati

3、on Pearson相关系数(r) 5 (b)不同距离和相似系数(亲缘关系指标)，6.block绝对距离7 . Ming第四列是相应的采样距离或较小类型的距离。第五列和第六列列表说明了在牙齿阶段群集中参与群集是示例类还是小型类。0表示采样，数字N(非0牙齿)表示在N阶段群集中生成的小类参与牙齿阶段群集。第七列表示牙齿阶段的群集结果用于下面群集的第一阶段。Plot，树图，冰柱图，冰柱的方向，Vertical Icicle，6，7，冰柱图看起来像冬天屋顶上的冰柱，因此以图形方式显示层次聚类分析结果。通常从菱形图的最后一行开始观察，第一列表示类数。两个样例之间的“”表示两个样例(类)牙齿合并为一个新

4、类。例如，应用3360，4-1，首先标准化表4-1中的远视数据，通过操作标准化数据，将其标准化为表4-2，每个列的数据平均值为0，方差为1，表4-1中的5列具有不同的尺寸，不同的数量级数据，并计算区域特定的数据。可以一起比较；第二，在表4-2中，标准化的30个，表4-1，表4-2，K-Means群集群集，K-Means群集原理，首先选择N个数字变量参与聚类分析，最后需要的群集数为K。其次，系统选择K个(群集类数)观察度量(您也可以指定)作为群集的种子。第三，根据与这些类中心的距离最小的原则，将所有观察测量(样本)分配给每种重心所在的类。第四，在每个类中，多个样本可以计算每个类中每个变量的平均值

5、，用作第二次迭代的中心。第五，根据牙齿中心重复第三和第四步，直到达到中心的重复标准要求。，k-means群集群集群集过程，analyze classify K-Means群集将一个变量放在variable上；输入最后一个群集的数量。示例饮料数据(spssex/drink.sav)，16茄子饮料的热量，咖啡因、钠和价钱4茄子变量，快速群集，选项，读写聚集点，人工固定分类数，ANOVA表，初始聚集点等，快速群集法群集1分类数：k类2。群集方法： method : iterate and clussify(聚类分析clussify only(聚类分析流程类中心3)。群集中心：centers 4。迭代次数： iters在每个步骤中重新计算新类的中心点。点始终是初始类中心点，并且仅重复一次。)Initial Cluster Center:指定快速群集的初始类中心点(牙齿时指定系统自行的四个类的初始类中心点)，聚集。iterationhister第四次迭代后形成的四个新类中心点与最后确定的中心点几乎没有区别。经过四次迭代，快速群集完成。快速