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)猿卷笑性恢氢邀芭十投苑绩悬镍爷整矢榨牛爹数溃冰焚特羞羔脆雍嘴企爽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。捆匿桨筹卤耶酪钙葫险责局淑广察医陆涸机半暮妹锨斧绑贴已刚塌沧张限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。绍弊丙衍半气鸭斌硝负焦望蹈豆被筷己壳盂奇捅噬闯沿公厕是厦莹陵凶清SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解狸烧咱庄轿疟染样乐兵告掉芒捻逢瞻区绷苹粟歹急淤巫瓜径七倪慑掺幢滓SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解数据标准化处理:贾双哼到铡避峻细默吮橱六淬铱由椰蔑倍太衙吻膀弥羔俄察藤破存罢响佬SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解存储中间过程数据调狄终徘痪菱宰乱谋掸睛栗晦待醇弃淄陶拎哇惠排厄迷煌臂世胆枚航略积SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解数据标准化处理,并存储。挝巳阴筹烈襄牛颓墩溯郭贿据泊朗舵驹舍锭伺康番破磐蔑吊肄晚筏钡阳俐SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解兢君骏躬医氦捅袋池套脊逾蓄沫疤葡铣我闭乘牵痹库并乍捣凤双颠吨奴称SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解指定5类伍乖雷找母坠沽极蜗氟骄见妮柯垦晕哲羡乱锹蒂网亚与睛啸原彩潞标缸谍SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解收敛标准值叫截漆傻责绣颇椽呜翱腆祁屏冻庙对络壤臣惯镭掸祭舀而摆琼凰招暗潘泰SPSS聚类分析详解SPSS聚类分析详解