聚类分析SPSS操作.ppt

聚类以物分群以人聚类分析聚类分析SPSS操作操作分 析 目 标聚 类 原 则研究对象的分类研究对象的分类分 析 对 象分 析 步 骤案例案例X1X2X3X4变量变量12345q产生分类结果产生分类结果q产生假设产生假设q证实证实探测性研究指定参与聚类的变量指 定 聚 类 对 象指定聚类和测度方法选 择 输 出 结 果生成新变量开 始 系 统 聚 类输出内容SPSS上上机机操操作作聚聚类类分分析析步步骤骤选择变量距 离 与 相 似聚类过程解 释 与 证 实选选择择变变量量原原则则ü不同对象的变量有显著差异ü变 量 之 间 不 能 高 度 相 关ü符 合 分 析 的 目 的ü反 映 对 象 的 特 征SPSS系统聚类的参数选择系统聚类的参数选择㈠聚类类别：㈠聚类类别：㈡统计㈡统计㈢图：树型谱系图㈢图：树型谱系图 冰柱谱系图冰柱谱系图㈣聚类方法㈣聚类方法1.Between-groups linkage 类间平均法类间平均法 两类距离为两类元素两两之间平均平方距离两类距离为两类元素两两之间平均平方距离2.Within-groups linkage 类内平均法类内平均法两类距离为合并后类中可能元素两两之间平均平方距两类距离为合并后类中可能元素两两之间平均平方距离离3.Nearest neighbor 最短距离法最短距离法 4. Furthest neighbor 最长距离法最长距离法5.Centroid clustering 重心法重心法 (欧式距离欧式距离)6.Median clustering 中间距离法中间距离法 (欧式距离欧式距离)7.Ward Method 离差平方法离差平方法 (欧式距离欧式距离)从左边列表框中选择变量名并用箭头键按钮转移到变量列表框 中 作 为 聚 类 分 析 的 变 量列表框变量列表框箭头键按钮个案聚类变量聚类选择输出统 计 量选择输出统计图表生成聚结表（每一个聚类步骤的 聚 类 成 员 合 并 显 示 ）生 成 组 间 距 阵变量与聚类步骤之 间 的 关 系不显示聚 为n类时案例 对 应 的 类聚为m-n类时案例对应的类生 成 树 形 图生 成 冰 柱 图显 示 所 有聚 类 步 骤显 示 几 个聚 类 步 骤不生成冰柱图冰 柱 图 柱 轴显 示 方 向确定聚类过程中采用的具体方法、距离的计算方法、数据转换的方法。

确定聚类的具体方法设置距离和相似系数的确定方法设置对数据进行标 准 化 的 方 法组间联结法组内联结法最长距离法最短距离法重 心 法中间距离法离差平方和法平方欧氏距离相 关 系 数马 氏 距 离夹 角 余 弦切比晓夫距离明可斯基距离自定义距离欧 氏 距 离不进行标准化转换后均值为0标 准 差 为1转 换 到 （-1，1） 范 围转 换 到 （0， 1） 范 围用数据除以最大值用数据除以均值用数据除以标准离差冰柱图聚结表树状图综述表有效个案缺失个案某步合并的 个 案距离或者相似系数参与合并的个案项中，若有新类，该类在哪一步第一次生成对应新类将在第几步与其他个 案 合 并个案或者新类在第n步合并，则第(m-n+1)以上合并项对应列之间用“X”填充清楚地显示了聚类 的 全 过 程所 有 个 案分 为 两 类所 有 个 案分 为 三 类所 有 个 案分 为 四 类不 保 存 新 变 量生 成 新变 量 保存 聚 为n类 时各 案 例对 应 的类生成新变量保存聚为n-m类 时 各 案 例 对 应 的 类证 实解 释给出类的特征准确的描述（名称）.计算各个类在各聚类变量上的均值.均值的比较分析使用聚类变量以外的其他变量保 证 聚 类 结 果 的 可 信 性"同一总体的不同样本的聚类分析的比较"同一样本的不同分组的聚类分析比较"同一数据的不同方法的聚类分析比较。