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文檔簡介
1、SPSS聚類分析:用于篩選聚類變量的一套方法來源:數(shù)據(jù)小兵聚類分析是常見的數(shù)據(jù)分析方法之一,主要用于市場細(xì)分、用戶細(xì)分等領(lǐng)域。利用SPSS進行聚類分析時,用于參與聚類的變量決定了聚類的結(jié)果,無關(guān)變量有時會引起嚴(yán)重的錯分,因此,篩選有效的聚類變量至關(guān)重要。案例數(shù)據(jù)源:在SPSS自帶數(shù)據(jù)文件plastic.sav中記錄了20中塑料的三個特征,分別是tear_res(抗拉力)、gloss(光滑度)、opacity(透明度),相關(guān)經(jīng)驗表面這20中塑料可以分為3個種類,如果用這三個變量進行聚類,請判斷和篩選有效聚類變量。一套篩選聚類變量的方法 一、盲選將根據(jù)經(jīng)驗得到的、現(xiàn)有的備選聚類變量全部納
2、入模型,暫時不考慮某些變量是否不合適。本案例采用SPSS系統(tǒng)聚類方法。對話框如下: 統(tǒng)計量選項卡:聚類成員選擇單一方案,聚類數(shù)輸入數(shù)字3;繪制選項卡:勾選樹狀圖;方法選項卡:默認(rèn)選項,不進行標(biāo)準(zhǔn)化;保存選項卡:聚類成員選擇單一方案,聚類數(shù)輸入數(shù)字3;二、初步聚類這是盲選得到的初步聚類結(jié)果,并且在數(shù)據(jù)視圖我們可以看到已經(jīng)自動生成了一個聚類結(jié)果變量,這個變量非常有用。三、方差分析是不是每一個納入模型的聚類變量都對聚類過程有貢獻?利用已經(jīng)生成的初步聚類結(jié)果,我們可以用一個單因素方差分析來判斷分類結(jié)果在三個變量上的差異是否顯著,進而判斷哪些變量對聚類是沒有貢獻的。 分析比較均值單因
3、素方差分析:選項選項卡:勾選均值圖 由方差分析我們很明確的得知,納入模型的三個聚類變量,其中只有“透明度”指標(biāo)在各個分類上有顯著的差異,也就是說分類有效果,讓每個分類的差異很大,而兩外兩個變量則在三個分類上沒有顯著差異,沒有很好的類別區(qū)分度,所以,我們可以認(rèn)為,這兩個變量對聚類無作用或者無貢獻,可考慮踢出模型。我們還想從可視化的角度來查看和判斷,單因素方差分析為我們提供了均值圖,可惜,這三個圖卻最容易誤導(dǎo)我們的判斷,因為spss在自動生產(chǎn)均值圖時為每一個變量單獨制圖,而且分配不同的縱軸坐標(biāo),導(dǎo)致每個圖看起來都有非常大的差異,從視覺上迷惑我們做出錯誤的判斷。 這里需要改進!四
4、、均值描述為改進以上SPSS默認(rèn)選項的不足之處,我們需要自己生成三個變量在不同類別上的均值,means過程可以幫助到我們。 從數(shù)字上來看,抗拉力(6.8、6.7、7.1)、光滑度(9.3、9.4、9.2)兩個指標(biāo)在三個類別上并沒有多大的差異,而對聚類有貢獻的透明度指標(biāo)在不同類別上區(qū)分度非常明顯。 五、多線均值圖克服縱軸刻度的方法是將這三個指標(biāo)放在同一個坐標(biāo)軸上進行對比,也就是制作一個多線均值圖。 此時,結(jié)果已經(jīng)一目了然了。綜上,我們可以將抗拉力、光滑度兩個指標(biāo)從模型中剔除,只留下透明度一個指標(biāo)再進行聚類。 我們發(fā)現(xiàn),前后兩次聚類的結(jié)果一模一樣,用一個指標(biāo)可以代替以前三個指標(biāo)的進行聚類。我們這樣做的意
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