spss常用的聚類分析方法

① SPSS的聚類分析怎麼做

1.最短距離法是把兩個類之間的距離定義為一個類中的所有案例與另一類中的所有案例之間的距離最小者.缺點是它有鏈接聚合的趨勢,因為類與類之間的距離為所有距離中最短者,兩類合並以後,它與其他類之間的距離縮小了,這樣容易形成一個較大的類.所以此方法效果並不好,實際中不太用.
2.最長距離法是把類與類之間的距離定義為兩類中離得最遠的兩個案例之間的距離.最長距離法克服了最短距離法鏈接聚合的缺點,兩類合並後與其他類的距離是原來兩個類中的距離最大者,加大了合並後的類與其他類的距離.
3.平均聯結法,最短最長距離法都只用兩個案例之間的距離來確定兩類之間的距離,沒有充分利用所有案例的信息,平均聯結法把兩類之間的距離定義為兩類中所有案例之間距離的平均值,不再依賴於特殊點之間的距離,有把方差小的類聚到一起的趨勢,效果較好,應用較廣泛.
4.重心法,把兩類之間的距離定義為兩類重心之間的距離,每一類的重心是該類中所有案例在各個變數的均值所代表的點.與上面三種不同的是,每合並一次都要重新計算重心.重心法也較少受到特殊點的影響.重心法要求用歐氏距離,其主要缺點是在聚類過程中,不能保證合並的類之間的距離呈單調增加的趨勢,也即本次合並的兩類之間的距離可能小於上一次合並的兩類之間的距離.
5.離差平方和法,也稱沃爾德法.思想是同一類內案例的離差平方和應該較小,不同類之間案例的離差平方和應該較大.求解過程是首先使每個案例自成一類,每一步使離差平方和增加最小的兩類合並為一類,直到所有的案例都歸為一類為止.採用歐氏距離,它傾向於把案例數少的類聚到一起,發現規模和形狀大致相同的類.此方法效果較好,使用較廣.

② SPSS聚類分析 系統聚類分析

SPSS聚類分析：系統聚類分析
一、概念：（分析-分類-系統聚類）
系統聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法，也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型，一是對研究對象本身進行分類，稱為Q型聚類；另一是對研究對象的觀察指標進行分類，稱為R型聚類。同時根據聚類過程不同，又分為分解法和凝聚法。
二、聚類方法（分析-分類-系統聚類-方法）
1、聚類方法。可用的選項有組間聯接、組內聯接、最近鄰元素、最遠鄰元素、質心聚類法、中位數聚類法和Ward法。◎Between-groupslinkage：組間平均距離法。系統默認選項。合並兩類的結果使所有的兩類的平均距離最小。◎Within-groups linkage：組內平均距離法。當兩類合並為一類後，合並後的類中的所有項之間的平均距離最小。◎Nearestneighbor：最近距離法。採用兩類間最近點間的距離代表兩 類間的距離。◎Furthest Neighbor：最遠距離法。用兩類之間最遠點的距離代表兩類之間的距離。◎Centroidclustering：重心法。定義類與類之間的距離為兩類中各 樣品的重心之間的距離。◎Medianclustering：中位數法。定義類與類之間的距離為兩類中各 樣品的中位數之間的距離。◎Ward』s method：最小離差平方和法。聚類中使類內各樣品的離差平方和最小，類間的離差平方和盡可能大。
2、度量。允許您指定聚類中使用的距離或相似性測量。選擇數據類型以及合適的距離或相似性測量：◎Euclideandistance：歐氏距離。◎SquaredEuclideandistance：歐氏距離平方。兩項之間的距離是每個變數值之差的平方和。系統默認項。◎Cosline：餘弦相似性測度，計算兩個向量間夾角的餘弦。◎Pearsonconelation：皮爾遜相關系數。它是線性關系的測度，范圍是-1～+1。◎Chebychev：切比雪夫距離。◎Block：曼哈頓（Manhattan）距離，兩項之間的距離是每個變數值之差的絕對值總和。◎Minkowski：閔科夫斯基距離。◎Customized：自定義距離。
2.1、區間。可用的選項有Euclidean距離、平方Euclidean距離、餘弦、Pearson相關性、Chebychev、塊、Minkowski及定製。
2.2、計數。可用的選項有卡方測量和phi平方測量。
2.3、二分類。可用的選項有Euclidean距離、平方Euclidean距離、尺度差分、模式差分、方差、離差、形狀、簡單匹配、Phi 4點相關性、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、轉換值。允許您在計算近似值之前為個案或值進行數據值標准化（對二分類數據不可用）。可用的標准化方法有z得分、范圍1至1、范圍0至1、1的最大量級、1的均值和使標准差為1。
4、轉換度量。允許您轉換距離測量所生成的值。在計算了距離測量之後應用這些轉換。可用的選項有絕對值、更改符號和重新調整到0–1范圍。
三、統計量（分析-分類-系統聚類-統計量）
1、合並進程表。顯示在每個階段合並的個案或聚類、所合並的個案或聚類之間的距離以及個案（或變數）與聚類相聯結時所在的最後一個聚類級別。
2、相似性矩陣。給出各項之間的距離或相似性。
3、聚類成員。顯示在合並聚類的一個或多個階段中，每個個案被分配所屬的聚類。可用的選項有單個解和一定范圍的解。

③ 常用的聚類方法有哪幾種

聚類分析的演算法可以分為劃分法、層次法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法。

1、劃分法，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。

2、層次法，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。

3、基於密度的方法，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。

4、圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。

5、基於網格的方法，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。

6、基於模型的方法，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。

(3)spss常用的聚類分析方法擴展閱讀：

在商業上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者資料庫中區分出不同的消費群體來，並且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。

它作為數據挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發現資料庫中分布的一些深層的信息，並且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；並且，聚類分析也可以作為數據挖掘演算法中其他分析演算法的一個預處理步驟。

許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。

許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。

④ 怎麼用spss做聚類分析

依次點擊：analyse--classify--hierarchical cluster，打開分層聚類對話框
spss分層聚類的操作方法和分析方法
2
在聚類分析對話框中，
將聚類用到的變數都放到variables中
spss分層聚類的操作方法和分析方法

將地區變數放入case標簽中，他的意思是每一個數據都用地區這個值來命名
spss分層聚類的操作方法和分析方法

點擊plot按鈕，打開對話框，設置要輸出的圖
spss分層聚類的操作方法和分析方法

在打開的對話框中，勾選dendrogram，然後點擊continue按鈕。這個dendrogram是層次聚類譜系圖，最後我們還會分析這個圖
spss分層聚類的操作方法和分析方法

點擊method按鈕，設置聚類的方法
spss分層聚類的操作方法和分析方法

如圖所示，通常我們用到的聚類方法是wards method，接著我們需要把變數轉換成z分數，點擊continue按鈕
spss分層聚類的操作方法和分析方法

點擊save按鈕，填寫希望保存的聚類類別數范圍3--8，據此選項，spss將在數據編輯窗口中添加7個變數，分別標明聚類數位3--8類情況下各省市所屬的類
spss分層聚類的操作方法和分析方法

設置輸出的聚類類別數范圍3--8，點擊continue按鈕
spss分層聚類的操作方法和分析方法

點擊ok按鈕，開始輸出數據處理的結果
spss分層聚類的操作方法和分析方法

你看到的下面的這個表格叫做聚類過程表，其內容並不是經常被關注，因為大部分實際應用中，聚類的具體過程是被忽略的。但是聚類系數可以幫助我們判斷將數據分為幾類最合適，判斷的方法是，相鄰的兩個數據變化的幅度顯著大於前面的系數的變化范圍，這時候分類在這里就是最好的
spss分層聚類的操作方法和分析方法

最後是層次聚類譜系圖，從這個圖中可看到聚類的過程，根據你的需求選擇分類的組數
spss分層聚類的操作方法和分析方法

⑤ spss軟體聚類分析怎麼用，從輸入數據到結果，樹狀圖結果。整個操作怎麼進行。需要基本思路。

1、【分析】-【分類】-【k-平均值聚類】，進行相關參數的設置。