SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

SPSS聚类分析过程

聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化）

2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数）

SPSS软件聚类步骤

1. 数据预处理（标准化）

→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择

从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：

标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。

*

ij|<1，消

）；Range 0 to 1（极

差正规化变换 / 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵

在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择

常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；

3. 选择聚类方法

SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法

a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法

方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之