SPSS數(shù)據(jù)分析教程—《SPSS數(shù)據(jù)分析教程》SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析第10章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析目錄10.1聚類分析簡介10.2個案間的距離10.2.1定距數(shù)據(jù)（ScaleMearsurement）

距離定義方式10.2.2分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)

數(shù)據(jù)（Count）10.2.3二分類數(shù)據(jù)10.3類之間的距離10.4系統(tǒng)聚類算法過程10.5系統(tǒng)聚類案例10.6

K-均值聚類10.6.1

K-均值法簡介10.5.2

K-均值法案例10.7兩步法聚類10.7.1兩步法簡介10.7.2兩步法案例分析10.8聚類分析注意事項SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析本章學(xué)習(xí)目標(biāo)理解聚類分析的基本概念；了解個案之間距離的定義方式；了解類之間距離的定義方式；掌握系統(tǒng)聚類方法；掌握兩步法聚類方法；掌握K均值聚類方法。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.1聚類分析簡介根據(jù)對象的某些屬性把它們分到一些組中，使得同組內(nèi)的對象盡可能地相似，不同組中的對象盡可能地不一樣，即所謂的聚類分析。聚類分析方法被稱為“無監(jiān)督的分析方法”，意即沒有因變量。而另外一種分類的方法是判別分析，它是把樣本歸入到已知的事先已經(jīng)確定下來的類中去,它有因變量（即事先確定的類別），是“有監(jiān)督的分析方法”。

SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析聚類分析不必事先知道分類對象的結(jié)構(gòu)，從一批樣品的多個觀測指標(biāo)中，找出能度量樣品之間或指標(biāo)（變量）之間相似程度或親疏關(guān)系的統(tǒng)計量，構(gòu)成一個對稱相似性矩陣，并按相似程度的大小，把樣品或變量逐一歸類。根據(jù)對樣品聚類還是對變量聚類，聚類分析分Q型聚類和R型聚類。對變量的聚類稱為R型聚類，而對樣品（即觀測值）聚類稱為Q型聚類。通俗講，R型聚類是對數(shù)據(jù)中的列分類，Q型聚類是對數(shù)據(jù)中的行分類。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSSStatistics提供了3種聚類方法，它們是系統(tǒng)聚類法（又稱層次聚類）、K-均值聚類（又稱快速聚類法）和兩步法聚類。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.2個案間的距離定距數(shù)據(jù)距離定義方式歐式（Euclidean）距離平方歐式距離余弦距離皮爾遜（Pearson）相關(guān)性距離切比雪夫（Chebychev）距離塊（Block）距離閔考斯基（Minkowski）距離冪（Power）距離SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.2.2分類數(shù)據(jù)之間的距離

卡方度量Phi方度量

SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.3類之間的距離SPSS提供了7種計算兩個類距離的方法。組間連接法（Between-groupsLinkage）組內(nèi)連接法（Within-GroupsLinkage）最近鄰元素法（NearestNeighbor）最長距離法（FurthestNeighbor）質(zhì)心聚類法（CentroidClustering）中位數(shù)聚類法（MedianClustering)離差平方和法（Ward’sMethod）SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.4系統(tǒng)聚類算法過程SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析系統(tǒng)聚類的步驟

第1步：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。把原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣。第2步：計算相似系數(shù)矩陣。這里以余弦距離為例。計算Q型聚類任意兩個樣品xj和xk的相似系數(shù)矩陣。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析第3步：選出有最大相似系數(shù)的樣品組。第4步：把該組樣品加權(quán)平均，這樣就形成了一個新的組合樣品。第5步：用新的樣品類代替原來的一對樣品點。第6步：對新形成的樣品與其余樣品數(shù)據(jù)重新計算相似系數(shù)矩陣。第7步：如此重復(fù)第2步到第5步的過程，直到把所有樣品都?xì)w類完畢。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析第8步：最后，按下列原則構(gòu)成類關(guān)系圖。若兩個樣品在已經(jīng)連接成的組中未出現(xiàn)過，則它們連接成一個新組。若兩個樣品中有一個在某組中出現(xiàn)過，則另一個就加入該組。若兩個樣品都在同一組中，則這對樣品不再分組。若兩個樣品都在不同組中出現(xiàn)過，則把這兩組連接在一起。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.5系統(tǒng)聚類案例打開本章的數(shù)據(jù)文件Cluster_cars.sav。該數(shù)據(jù)是市場上一些品牌汽車的資料，它包括汽車制造商、型號、新車價錢、4年以后的二手車價錢，還有功率、引擎大小、車重、車體長、車體寬、車輪大小、油耗等諸多屬性。按照這些數(shù)據(jù)對當(dāng)前市場上的車進(jìn)行聚類，看看哪些品牌的車定位有類似之處，制造商可以據(jù)此制定相應(yīng)的策略。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析選擇【分析】→【分類】→【系統(tǒng)聚類】把從“Priceinthousand”到“Fuelefficiency”的所有變量選入右邊的“變量框”。把“Model”變量選入“標(biāo)注個案”框。依次單擊【統(tǒng)計量】、【繪制】、【方法】和【保存】按鈕SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.6K-均值聚類

SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析K-均值聚類的算法過程第1步：用戶給定聚類個數(shù)K。第2步：給出初始類中心。第3步：計算所有個體到這K個類中心的距離，然后按照到K個類中心距離最短原則，把所有個體分別劃分到距最近的中心點所在的類中，這樣形成了K個類，完成一次迭代過程。第4步：重新計算K個類的類中心。第5步：重復(fù)進(jìn)行第3步、第4步。直到迭代次數(shù)達(dá)到限制的次數(shù)或者類中心不再變化為止。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析K-均值法案例打開本章的數(shù)據(jù)文件Cluster_cars.sav。該數(shù)據(jù)是市場上一些品牌汽車的資料，它包括汽車制造商、型號、新車價錢、4年以后的二手車價錢，還有功率、引擎大小、車重、車體長、車體寬、車輪大小、油耗等諸多屬性。按照這些數(shù)據(jù)對當(dāng)前市場上的車進(jìn)行聚類，看看哪些品牌的車定位有類似之處，制造商可以據(jù)此制定相應(yīng)的策略。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析選擇【分析】→【分類】→【K-均值聚類】SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析10.7兩步法聚類SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析兩步法聚類又稱兩階段聚類，它與系統(tǒng)聚類相似，是揭示數(shù)據(jù)所蘊含的自然組別的一種探索性分析方法。

SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析兩步法聚類的特點（1）聚類變量可以是連續(xù)變量，也可以是分類變量。兩步法聚類充分考慮到這兩種變量的不同性質(zhì)，采用對數(shù)似然距離來衡量相似性。（2）它能自動確定出類的個數(shù)。（3）能夠有效地分析大數(shù)據(jù)集。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析兩階段聚類算法的兩個階段第1步：建立一個聚類特性樹。第2步：應(yīng)用凝聚算法對聚類特性樹的葉節(jié)點進(jìn)行分類。

SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析兩步法的距離度量兩步法的距離度量有兩種（1）對數(shù)似然（SPSS翻譯為對數(shù)相似值）：這里由于聚類指標(biāo)中含有分類變量，所以只能選擇該項。（2）歐式距離（Euclidean）：當(dāng)聚類指標(biāo)不含有分類變量時可以選擇該距離。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析聚類數(shù)量（1）自動確定：可以選擇自動確定，這里可以限定類個數(shù)的上限。默認(rèn)最多15個類。也可以據(jù)需要修改類個數(shù)的最大值。（2）指定固定值：如果很有把握，那么你可以輸入你想要的類個數(shù)。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析聚類準(zhǔn)則有AIC和BIC兩個準(zhǔn)則，這兩個模型選擇準(zhǔn)則在選擇模型方面基本類似，都是綜合考慮樣本數(shù)和模型的復(fù)雜程度。AIC或者BIC的值越小，模型越好。SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析兩步法案例分析數(shù)據(jù)文件Twosteps_car.sav選擇【分析】→【分類】→【兩步聚類】

SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析兩步法聚類選項設(shè)置（1）SPSS數(shù)據(jù)分析教程第十章聚類分析兩步法聚類選項設(shè)置（2）評估字段：評估字段不用于聚類過