几组数据的聚类分析怎么做 利用SPSS进行数据的系统聚类分析？
利用SPSS进行数据的系统聚类分析？
方法/步骤
1.打开SPSS19.0，在界面中输入需要分析的数据。
聚类分析图是怎么做出来的？
在spss中，只需在分析菜单的分类选项中选择系统聚类即可。
spss怎么生成聚类分布？
spss统计分析软件除了具有主成分分析和因子分析的功能外，还具有聚类分析的功能，可以将物理的或抽象的对象集合分组为由相似对象组成的多类分析过程。本文将详细介绍利用spss进行聚类分析的过程。
1.打开spss软件，选择分析-分类-系统聚类，进入系统聚类设置页签。
2.进入选项卡，使用标准化数据作为变量。然后我们可以选择各种和方法的聚类和图标生成。在这里，我们检查树视图之后的其他默认设置。点击确定，查看spss自动处理输出的结果。
3.根据spss的结果进行分析。
聚类分析的目标是在相似性的基础上对手机数据进行分类。现在聚类分析的这个功能可以应用到很多领域，包括数学、计算机科学、统计学等等。
k均值聚类结果怎么分析？
一、概念:(分析-分类-K-均值聚类)
1.这个过程使用了一种可以处理大量案例的算法，并试图根据所选择的特征来识别相对统一的案例组。但是，该算法要求您指定分类的数量。如果知道，可以指定初始聚类中心。您可以选择两种方法中的一种来对案例进行分类，要么迭代更新分类中心，要么只进行分类。可以保存聚类成员、距离信息和最终聚类中心。您还可以选择指定一个变量，该变量的值用于标记案例输出。您也可以请求方差分析f统计。
二、聚类中心(分析-分类-K-均值聚类)
为了获得最佳效果，我们可以选取一个案例样本，选择迭代和分类的方法来确定聚类中心。选择要另存为的最终聚类中心。然后，恢复整个数据文件并选择仅分类作为方法，并选择读取初始聚类中心的源，以使用由样本估计的中心对整个文件进行分类。您可以写入和读取文件或数据集。您可以在同一个会话中继续使用数据集，但是您赢了 除非在会话结束前明确将其保存为文件，否则不要将其保存为文件。数据集名称必须符合变量命名规则。
第三，迭代(分析-分类-K-均值聚类-迭代)
备注:仅当从“K-means聚类分析”对话框中选择“迭代和分类方法”时，这些选项才可用。◎最大迭代次数。限制K-means算法中的迭代次数。即使不满足收敛标准，迭代也将在达到迭代次数后停止。该数字必须介于1和999之间。◎收敛标准。确定迭代停止的时间。它表示初始聚类中心之间的最小距离的比率。示例，因此它必须大于0且小于或等于1。例如，如果标准等于0.02，当完整的迭代不能将任何聚类中心移动任何初始聚类中心之间的最小距离的2%时，迭代停止。◎使用运行平均值。允许您在分配每个案例后请求更新分类中心。如果未选择此选项，将在分配所有案例后计算新的分类中心。
四、保存(分析-分类-K-均值聚类-保存)
1.集群成员。创建一个新变量，指示每个案例的最终分类成员。新变量的值范围从1到聚类数。
2.离聚类中心的距离。创建一个新变量，指示每个事例与其分类中心之间的欧几里德距离。
动词 （verb的缩写）选项:(分析-分类-K-均值聚类-选项)
统计学。您可以选择以下统计信息:初始聚类中心、ANOVA表和每个案例的聚类信息。◎初始聚类中心。每个分类的变量平均值的第一个估计值。默认情况下，从数据中选择多个与聚类数相等的均匀分布的事例。初始聚类中心用于第一轮分类，然后更新。◎方差分析表。显示方差分析表，其中包含每个聚类变量的一元F检验。f检验只是描述性的，不应该解释发生的概率。如果所有案例都分配到一个分类中，则不会显示ANOVA表。◎每个病例的聚类信息。它显示了每个案例的最终分类分布，以及案例和用于分类案例的分类中心之间的欧氏距离。还显示了最终聚类中心之间的欧几里德距离。
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