SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件

SPSS数据分析教程—《SPSS数据分析教程》SPSS数据分析教程—《SPSS数据分析教程》第10章聚类分析第10章聚类分析目录10.1聚类分析简介10.2个案间的距离10.2.1定距数据（ScaleMearsurement）

距离定义方式10.2.2分类数据的频数

数据（Count）10.2.3二分类数据10.3类之间的距离10.4系统聚类算法过程10.5系统聚类案例10.6

K-均值聚类10.6.1

K-均值法简介10.5.2

K-均值法案例10.7两步法聚类10.7.1两步法简介10.7.2两步法案例分析10.8聚类分析注意事项目录10.1聚类分析简介本章学习目标理解聚类分析的基本概念；了解个案之间距离的定义方式；了解类之间距离的定义方式；掌握系统聚类方法；掌握两步法聚类方法；掌握K均值聚类方法。本章学习目标理解聚类分析的基本概念；10.1聚类分析简介根据对象的某些属性把它们分到一些组中，使得同组内的对象尽可能地相似，不同组中的对象尽可能地不一样，即所谓的聚类分析。聚类分析方法被称为“无监督的分析方法”，意即没有因变量。而另外一种分类的方法是判别分析，它是把样本归入到已知的事先已经确定下来的类中去,它有因变量（即事先确定的类别），是“有监督的分析方法”。

10.1聚类分析简介根据对象的某些属性把它们分到一些组中SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件聚类分析不必事先知道分类对象的结构，从一批样品的多个观测指标中，找出能度量样品之间或指标（变量）之间相似程度或亲疏关系的统计量，构成一个对称相似性矩阵，并按相似程度的大小，把样品或变量逐一归类。根据对样品聚类还是对变量聚类，聚类分析分Q型聚类和R型聚类。对变量的聚类称为R型聚类，而对样品（即观测值）聚类称为Q型聚类。通俗讲，R型聚类是对数据中的列分类，Q型聚类是对数据中的行分类。聚类分析不必事先知道分类对象的结构，从一批样品的多个观测指标SPSSStatistics提供了3种聚类方法，它们是系统聚类法（又称层次聚类）、K-均值聚类（又称快速聚类法）和两步法聚类。SPSSStatistics提供了3种聚类方法，它们是系统10.2个案间的距离定距数据距离定义方式欧式（Euclidean）距离平方欧式距离余弦距离皮尔逊（Pearson）相关性距离切比雪夫（Chebychev）距离块（Block）距离闵考斯基（Minkowski）距离幂（Power）距离10.2个案间的距离定距数据距离定义方式10.2.2分类数据之间的距离

卡方度量Phi方度量

10.2.2分类数据之间的距离

卡方度量10.3类之间的距离SPSS提供了7种计算两个类距离的方法。组间连接法（Between-groupsLinkage）组内连接法（Within-GroupsLinkage）最近邻元素法（NearestNeighbor）最长距离法（FurthestNeighbor）质心聚类法（CentroidClustering）中位数聚类法（MedianClustering)离差平方和法（Ward’sMethod）10.3类之间的距离SPSS提供了7种计算两个类距离的方10.4系统聚类算法过程10.4系统聚类算法过程系统聚类的步骤

第1步：数据标准化。把原始数据标准化得到标准化数据矩阵。第2步：计算相似系数矩阵。这里以余弦距离为例。计算Q型聚类任意两个样品xj和xk的相似系数矩阵。系统聚类的步骤

第1步：数据标准化。把原始数据标准化得到标准第3步：选出有最大相似系数的样品组。第4步：把该组样品加权平均，这样就形成了一个新的组合样品。第5步：用新的样品类代替原来的一对样品点。第6步：对新形成的样品与其余样品数据重新计算相似系数矩阵。第7步：如此重复第2步到第5步的过程，直到把所有样品都归类完毕。第3步：选出有最大相似系数的样品组。第8步：最后，按下列原则构成类关系图。若两个样品在已经连接成的组中未出现过，则它们连接成一个新组。若两个样品中有一个在某组中出现过，则另一个就加入该组。若两个样品都在同一组中，则这对样品不再分组。若两个样品都在不同组中出现过，则把这两组连接在一起。第8步：最后，按下列原则构成类关系图。10.5系统聚类案例打开本章的数据文件Cluster_cars.sav。该数据是市场上一些品牌汽车的资料，它包括汽车制造商、型号、新车价钱、4年以后的二手车价钱，还有功率、引擎大小、车重、车体长、车体宽、车轮大小、油耗等诸多属性。按照这些数据对当前市场上的车进行聚类，看看哪些品牌的车定位有类似之处，制造商可以据此制定相应的策略。10.5系统聚类案例打开本章的数据文件Cluster_c选择【分析】→【分类】→【系统聚类】把从“Priceinthousand”到“Fuelefficiency”的所有变量选入右边的“变量框”。把“Model”变量选入“标注个案”框。依次单击【统计量】、【绘制】、【方法】和【保存】按钮选择【分析】→【分类】→【系统聚类】SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件10.6K-均值聚类

10.6K-均值聚类

K-均值聚类的算法过程第1步：用户给定聚类个数K。第2步：给出初始类中心。第3步：计算所有个体到这K个类中心的距离，然后按照到K个类中心距离最短原则，把所有个体分别划分到距最近的中心点所在的类中，这样形成了K个类，完成一次迭代过程。第4步：重新计算K个类的类中心。第5步：重复进行第3步、第4步。直到迭代次数达到限制的次数或者类中心不再变化为止。K-均值聚类的算法过程第1步：用户给定聚类个数K。K-均值法案例打开本章的数据文件Cluster_cars.sav。该数据是市场上一些品牌汽车的资料，它包括汽车制造商、型号、新车价钱、4年以后的二手车价钱，还有功率、引擎大小、车重、车体长、车体宽、车轮大小、油耗等诸多属性。按照这些数据对当前市场上的车进行聚类，看看哪些品牌的车定位有类似之处，制造商可以据此制定相应的策略。K-均值法案例打开本章的数据文件Cluster_cars.选择【分析】→【分类】→【K-均值聚类】选择【分析】→【分类】→【K-均值聚类】SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件SPSS数据分析教程-10-聚类分析-课件10.7两步法聚类10.7两步法聚类两步法聚类又称两阶段聚类，它与系统聚类相似，是揭示数据所蕴含的自然组别的一种探索性分析方法。

两步法聚类又称两阶段聚类，它与系统聚类相似，是揭示数据所蕴含两步法聚类的特点（1）聚类变量可以是连续变量，也可以是分类变量。两步法聚类充分考虑到这两种变量的不同性质，采用对数似然距离来衡量相似性。（2）它能自动确定出类的个数。（3）能够有效地分析大数据集。两步法聚类的特点（1）聚类变量可以是连续变量，也可以是分类变两阶段聚类算法的两个阶段第1步：建立一个聚类特性树。第2步：应用凝聚算法对聚类特性树的叶节点进行分类。

两阶段聚类算法的两个阶段第1步：建立一个聚类特性树。两步法的距离度量两步法的距离度量有两种（1）对数似然（SPSS翻译为对数相似值）：这里由于聚类指标中含有分类变量，所以只能选择该项。（2）欧式距离（Euclidean）：当聚类指标不含有分类变量时可以选择该距离。两步法的距离度量两步法的距离度量有两种聚类数量（1）自动确定：可以选择自动确定，这里可以限定类个数的上限。默认最多15个类。也可以据需要修改类个数的最大值。（2）指定固定值：如果很有把握，那么你可以输入你想要的类个数。聚类数量（1）自动确定：可以选择自动确定，这里可以限定类个聚类准则有AIC和BIC两个准则，这两个模型选择准则在选择模型方面基本类似，都是综合考虑样本数和模型的复杂程度。AIC或者BIC的值越小，模型越好。聚类准则有AIC和BIC两个准则，这两个模型选择准则在选择两步法案例分析数据文件Twosteps_car.sav选择【分析】→【分类】→【两步聚类】

两步法案例分析数据文件T