聚类分析spss（聚类分析spss案例）

本篇文章给大家谈谈聚类分析spss，以及聚类分析spss案例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

spss聚类分析步骤是什么？

步骤如下：

操作设备：戴尔电脑

操作系统：win10

1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。

2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。

3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。

4、点击分析菜单，然后依次选择分类---系统聚类。

5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。

6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。

7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。

8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。

9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

spss聚类分析怎么确定分几类

spss聚类分析用聚合系数确定分2类。

系统聚类的类别数可用聚合系数来确定。系统聚类的SPSS操作请查看以下经验条目，此处不再赘述。SPSS系统聚类的输出结果中，“聚类表”的“系数”列即为聚合系数。

将聚类表拷贝到excel中，利用参与聚类的样品总数，减去聚类表中的第一列，该列将要划分的类别数。本例中有17个样本参与聚类，故“类别数”列等于用17分别减去第一列的数值。

聚类分析

指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

SPSS的聚类分析怎么做

分类: 电脑/网络 软件

问题描述:

求助SPSS的聚类分析

重心法，最长最短距离法什么的，看见大家都写一个网站上的简明教程，但不够详细。很难弄明白，正因为写的模糊我的操作也是一样的但结果却和答案不一样。很着急。期待高手告诉我！！！！！

解析:

1.最短距离法是把两个类之间的距离定义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离最小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中最短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用.

2.最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离.最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离.

3.平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛.

4.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离.

5.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.

SPSS实操4：聚类分析

我们有时需要对一波总体样本进行分群，从而更好地了解群体之间的差异，通过聚类分析可以帮助我们解决这个问题。聚类分析在市场细分、人群细分等方面可以给我们很多启发。

聚类分析在SPSS中分为系统聚类、K聚类及两步聚类。

从区别上看，系统聚类、K聚类主要针对的是计量资料，而两步具备可同时对计量资料、计数资料进行处理。

尽管在日常工作涉及的问卷中，计数资料涉及得较少，但从结果解读方面，仍然是两步聚类的解读更为直观。

以两步聚类为例，我们来看一个案例：

经过本篇文章学习，您能够对问卷数据做以下分析：

①对总样本进行聚类

②筛选满足不同条件的个案进行进一步分析（选择个案）

TIPS：在两步聚类前，一定要先清洗数据，因跳转题而出现的-3值，要全部清除掉之后再进行聚类操作

1.分析-分类-两步聚类

2.将可能影响到人群细分结果的变量选入分类变量中

连续变量在本次问卷题目中未涉及，因此不选

这一步的变量选择在不确定的情况下，可能需要多次聚类验证，一定要选择聚类效果最佳的那几个变量

这里已经根据最佳效果选择好了相关变量

3.选项-操作默认

若涉及到连续变量，在【要标准化的变量】中，将出现连续变量

这里未涉及连续变量，因此这里未显示任何变量

4.输出

勾选上方的图表和表格、创建聚类成员变量

5.确定

6.结果解读

首先会出现一个简单的图，先来看一下这个图

显示我们输入了8个相关变量，聚类为5类

我们本次预测质量处在【良好】区间（这一步可多试几个变量，选择预测质量最好的那次即可）

双击这张图，会出现2个视图框

左侧还是刚刚的图，右侧则出现了本次5种聚类在总样本的占比情况

请注意，现在左侧视图默认在【模型概要】

我们现在选择【聚类】，会根据预测变量重要性出现一张渐变颜色的表格

逐一选择5个聚类所在的列，右侧选择【单元分布】，会显示聚类比较的结果

回到数据视图中，原表格中最后一新增了一列TSC，显示的数值则是根据本次聚类，每个人对应在哪个分类的结果。

7.想要详细了解各个细分人群在其他变量上的特征，我们根据【选择个案】进行具体分析

数据-选择个案

如果条件满足（先以第1类举例）

TSC列中的数据为1，我们会将第1类人群全部筛选出来，可以针对这个人群做更为具体的分析

点击继续，点击确定

分析具体的人群特点，可以通过描述【描述统计】得到

将这个过程重复5遍，我们就可以知道每个人群的人群特点分别是怎么样的，再对这些细分人群进行命名，就实现了对一波样本进行人群细分的操作。

SPSS聚类分析 系统聚类分析

SPSS聚类分析：系统聚类分析

一、概念：（分析-分类-系统聚类）

系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法，也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型，一是对研究对象本身进行分类，称为Q型聚类；另一是对研究对象的观察指标进行分类，称为R型聚类。同时根据聚类过程不同，又分为分解法和凝聚法。

二、聚类方法（分析-分类-系统聚类-方法）

1、聚类方法。可用的选项有组间联接、组内联接、最近邻元素、最远邻元素、质心聚类法、中位数聚类法和Ward法。◎Between-groupslinkage：组间平均距离法。系统默认选项。合并两类的结果使所有的两类的平均距离最小。◎Within-groups linkage：组内平均距离法。当两类合并为一类后，合并后的类中的所有项之间的平均距离最小。◎Nearestneighbor：最近距离法。采用两类间最近点间的距离代表两 类间的距离。◎Furthest Neighbor：最远距离法。用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离。◎Centroidclustering：重心法。定义类与类之间的距离为两类中各 样品的重心之间的距离。◎Medianclustering：中位数法。定义类与类之间的距离为两类中各 样品的中位数之间的距离。◎Ward’s method：最小离差平方和法。聚类中使类内各样品的离差平方和最小，类间的离差平方和尽可能大。

2、度量。允许您指定聚类中使用的距离或相似性测量。选择数据类型以及合适的距离或相似性测量：◎Euclideandistance：欧氏距离。◎SquaredEuclideandistance：欧氏距离平方。两项之间的距离是每个变量值之差的平方和。系统默认项。◎Cosline：余弦相似性测度，计算两个向量间夹角的余弦。◎Pearsonconelation：皮尔逊相关系数。它是线性关系的测度，范围是-1～+1。◎Chebychev：切比雪夫距离。◎Block：曼哈顿（Manhattan）距离，两项之间的距离是每个变量值之差的绝对值总和。◎Minkowski：闵科夫斯基距离。◎Customized：自定义距离。

2.1、区间。可用的选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、余弦、Pearson相关性、Chebychev、块、Minkowski及定制。

2.2、计数。可用的选项有卡方测量和phi平方测量。

2.3、二分类。可用的选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、尺度差分、模式差分、方差、离差、形状、简单匹配、Phi 4点相关性、lambda、Anderberg的D、骰子、Hamann、Jaccard、Kulczynski 1、Kulczynski 2、Lance和Williams、Ochiai、Rogers和Tanimoto、Russel和Rao、Sokal和Sneath 1、Sokal和Sneath 2、Sokal和Sneath3、Sokal和Sneath 4、Sokal和Sneath 5、Yule的Y以及Yule的Q。

3、转换值。允许您在计算近似值之前为个案或值进行数据值标准化（对二分类数据不可用）。可用的标准化方法有z得分、范围1至1、范围0至1、1的最大量级、1的均值和使标准差为1。

4、转换度量。允许您转换距离测量所生成的值。在计算了距离测量之后应用这些转换。可用的选项有绝对值、更改符号和重新调整到0–1范围。

三、统计量（分析-分类-系统聚类-统计量）

1、合并进程表。显示在每个阶段合并的个案或聚类、所合并的个案或聚类之间的距离以及个案（或变量）与聚类相联结时所在的最后一个聚类级别。

2、相似性矩阵。给出各项之间的距离或相似性。

3、聚类成员。显示在合并聚类的一个或多个阶段中，每个个案被分配所属的聚类。可用的选项有单个解和一定范围的解。

怎样用spss做聚类分析

聚类分析是研究分类，通常是将人群分成几类，一般可以设置你需要的类别个数，然后系统会新生成一列代表类别。而且你得到类别后需要进行判断类别人群的特征便于对类别进行命名。所以聚类分析后一般需要方差分析，这个建议你可以使用在线版本的SPSS软件SPSSAU进行分析，里面直接就把所有步骤帮你做了，还有图表，直接就知道群体如何分类了。利用分类数据用于进一步分析使用。

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