聚類分析SPSS操作ppt課件

1、聚類以物 分群以人,聚類分析 SPSS操作,分析目標,聚類原則,研究對象的分類,分析對象,分析步驟,案例,X1,X2,X3,X4,變量,1,2,3,4,5,產(chǎn)生分類結(jié)果 產(chǎn)生假設(shè) 證實,探測性研究,指定參與聚類的變量,指定聚類對象,指定聚類和測度方法,選擇輸出結(jié)果,生成新變量,開始系統(tǒng)聚類,輸出內(nèi)容,SPSS上機操作,聚類分析步驟,選擇變量 距離與相似 聚類過程 解釋與證實,不同對象的變量有顯著差異,變量之間不能高度相關(guān),符合分析的目的,反映對象的特征,SPSS系統(tǒng)聚類的參數(shù)選擇 聚類類別： 統(tǒng)計 圖：樹型譜系圖 冰柱譜系圖 聚類方法 1.Between-groups linkage 類間平均

2、法 兩類距離為兩類元素兩兩之間平均平方距離 2.Within-groups linkage 類內(nèi)平均法 兩類距離為合并后類中可能元素兩兩之間平均平方距離 3.Nearest neighbor 最短距離法 4. Furthest neighbor 最長距離法 5.Centroid clustering 重心法 (歐式距離) 6.Median clustering 中間距離法 (歐式距離) 7.Ward Method 離差平方法 (歐式距離,從左邊列表框中選擇變量名并用箭頭鍵按鈕轉(zhuǎn)移到變量列表框中作為聚類分析的變量,列表框,變量 列表框,箭頭鍵按鈕,個案 聚類,變量 聚類,選擇輸出統(tǒng)計量,選擇輸出

3、統(tǒng)計圖表,生成聚結(jié)表（每一個聚類步驟的聚類成員合并顯示,生成組間距陣,變量與聚類步驟之間的關(guān)系,不顯示,聚為n類時案例對應的類,聚為m-n類時案例對應的類,生成樹形圖,生成冰柱圖,顯示所有聚類步驟,顯示幾個聚類步驟,不生成冰柱圖,確定聚類過程中采用的具體方法、距離的計算方法、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法,確定聚類的具體方法,設(shè)置距離和相似系數(shù)的確定方法,設(shè)置對數(shù)據(jù)進行標準化的方法,組間聯(lián)結(jié)法,組內(nèi)聯(lián)結(jié)法,最長距離法,最短距離法,重心法,中間距離法,離差平方和法,平方歐氏距離,相關(guān)系數(shù),馬氏距離,夾角余弦,切比曉夫距離,明可斯基距離,自定義距離,歐氏距離,不進行標準化,轉(zhuǎn)換后均值為0標準差為1,轉(zhuǎn)換到（-1，

4、1）范圍,轉(zhuǎn)換到（0，1）范圍,用數(shù)據(jù)除以最大值,用數(shù)據(jù)除以均值,用數(shù)據(jù)除以標準離差,冰柱圖,聚結(jié)表,樹狀圖,綜述表,有效個案,缺失個案,某步合并的個案,距離或者相似系數(shù),參與合并的個案項中，若有新類，該類在哪一步第一次生成,對應新類將在第幾步與其他個案合并,個案或者新類在第n步合并，則第(m-n+1)以上合并項對應列之間用“X”填充,清楚地顯示了聚類的全過程,所有個案分為兩類,所有個案分為三類,所有個案分為四類,不保存新變量,生成新變量保存聚為n類時各案例對應的類,生成新變量保存聚為n-m類時各案例對應的類,證 實,解 釋,給出類的特征準確的描述（名稱,計算各個類在各聚類變量上的均值 均值的比較分析,使用聚類變量以外的其他變