spss两步聚类分析结果分析 利用spss对数据进行聚类分析？
利用spss对数据进行聚类分析？
人有悲欢离合，月有阴晴圆缺。
忽如一夜春风来，千朵万朵压枝低。
国破山河在，城春草木深入。
人有悲欢离合，月有阴晴圆缺。
解落三秋叶，能开二月花。
谁言寸草心，报得三春晖。
欲说还羞，却道天凉好个秋。
湖光秋月两相和，潭面无风镜未磨。
minitab聚类分析树状图怎么修改？
是用SPSS系统聚类法提出的聚类结果树状图。1，系统聚类的基本是思想是：就开始将n个样本各自以及一类，并相关规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后再将距离外最近的两类胸壁痛成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复一遍通过两个最近类合并，隔一段时间减少一个类，纸质所有样本合并为一类。你发的树状图就是依据什么这个过程得来的。
2，最上面一行的距离值意思是个案与个案的距离值，这个是软件度量单位出的，是可以调整。
3，可能会是你的SPSS版本较旧的原因，树状图是已断开的，很可能不太好分辨，新版本大都连上的线段。但则不能不再做分析。依据什么树状图则其，
第一次合并将7、8合为一类，1、3为一类，2、4、5为一类，说明它们之间最几乎一样，距离最近。
一次合并将6划入7、8的类。
第三次合并将1、3划入6、7、8处类。此时总计就剩两类了
第六次，把所有的个体合为一类
4，终于合为一类不代表上帝不分类，而是你参照自己的需要可以确定类个数，再从图上找结果。诸如你结果想分类两类，结果是『7、8、6、1、3』和『2、4、5』
主成分分析和因子分析（用spss实现）？
一、主成分分析
（1）问题给出
在问题研究中，目的是不遗漏和准确起见，一般说来会面面俱到，取得大量的指标来接受总结。诸如目的是研究某种疾病的影响因素，我们肯定会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果不是将这些指标就绩效考核多元统计分析，不仅会使模型变得紧张不稳定啊，但是还有可能是因为变量之间的多重共线性过多会增大的误差。有没有一种办法能对信息通过浓缩，会减少变量的个数，另外可以消除多重共线性？
这时，主成分分析隆重登场。
（2）主成分分析的原理
主成分分析的本质是坐标的旋转变化，将远古时期的n个变量并且重新的线性组合，能生成n个新的变量，他们之间互不相关，一般称n个“成分”。同样听从方差滚动条的原则，可以保证第一个成分的方差的最，然后再排列趋于零。这n个成分是按照方差从大到小排列的，其中前m个成分很有可能就乾坤二卦了原始变量的大部分方差（及变异信息）。那就这m个成分就曾经的遗留下来变量的“主成分”，他们中有了远古时期变量的大部分信息。
特别注意我得到的主成分又不是遗留下来变量筛选后的余下变量，只是各种变量经重新组合后的“综合考变量”。
我们以最简单的二维数据来直观的解释主成分分析的原理。题中现在有两个变量X1、X2，在坐标上画出散点图追加：
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