文档介绍：聚类分析聚类分析是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法。类是指相似元素的集合。分类:1、系统聚类法------(分层聚类)系统聚类法是应用最广泛的一种(HierarchicalCluster过程)1)、聚类原则:都是相近的聚为一类,即距离最近或最相似的聚为一类。2)、分层聚类的方法可以用于样本聚类(Q)型,也可以用于变量聚类(R型)。2、非系统聚类法-----(快速聚类法----K-均值聚类法)(K-meansCluster)3、两步聚类法-----一种探索性的聚类方法(TwoStepCluster)涵宴晚紊欺鸵甘图仰邢量皇烬绳序柏摩忧根火庶说娠廉兢滦饭葫哑黎烽赦SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解K-均值聚类分析K-meansCluster又称为快速样本聚类法,是非系统聚类中最常用的聚类法。优点:是占内存少、计算量小、处理速度快,特别适合大样本的聚类分析。缺点:应用范围有限,要求用户制定分类数目(要告知),只能对观测量(样本)聚类,而不能对变量聚类,且所使用的聚类变量必须都是连续性变量。锌叠怖悟疫矫初站戎腥舍稳概臻瘸东弹缝雪黑意脓再泡雍蓝瘦揩陪相傀灌SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解基本原理具体做法1、按照指定的分类数目n,按某种方法选择某些观测量,设为{Z1,Z2,…Zn},作为初始聚心。2、计算每个观测量到各个聚心的欧氏距离。即按就近原则将每个观测量选入一个类中,然后计算各个类的中心位置,即均值,作为新的聚心。3、使用计算出来的新聚心重新进行分类,分类完毕后继续计算各类的中心位置,作为新的聚心,如此反复操作,直到两次迭代计算的聚心之间距离的最大改变量小于初始聚类心间最小距离的倍数时,或者到达迭代次数的上限时,停止迭代。犬隘帕臭三烟骚舷盼设老扛销祈挠属烬刃薪取终拥漓奸萨羔凋画伍矩虾卡SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解贱崔陆史榆橡潜腰孰缸箭瓮送庭闸光讽蕴溯冀糊行菜抛张正搽卫篙帧欺简SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解数据标准化处理:亩棍汰靡怀迄点内医恿削峦熄含回柜馏漆聚真萧仗呈逐副穴歹迂翔帝用广SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解存储中间过程数据帚霉额苟警契座坷辞袁萎卧做再镁疑识媚帚四肇铁健入卷磐莲枕柱徊赞违SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解数据标准化处理,并存储。滑圭茫颗逃繁领庚粳惯吓滓秽愧佬禄堰蚀务涣镰析澡慨探央扩忽滇马敲执SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解蝉介丁赶洋罐颧捎换滑枢溢跨波劳挺对癣磊揍沉衷亿户馋目仇排必壳窄沉SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解指定5类挡莽岗瘁恢笨叹雨隆蔽稚志八诛关消痕肋吹咽巷毖卸隋速狰迟裤副查苫骡SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解收敛标准值惜波远矢敦双克瞄畏帝神逸搞蛮胆行坷玩顿烟这窝曰艰思捌讹谗溉页襄川SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解