SPSS的聚类分析课件.pptVIP

K-means快速聚类 (四)其他 3. use running means项: 选中：表示每个样本被分配到一类后立即计算新的类中心。聚类结果与个案的先后次序有关. 不选中：表示完成了所有个案的依次分配后再计算类中心.省时. K-means快速聚类 (四)其他 4.用户指定类中心(center) read initial from:若不指定则系统自动确定初始类中心。指定则从某.sav文件中读入初始类中心数据（应设一个名为Cluster_的变量名）。 Write final as:在分析的最后将各类中心写入某.sav文件 * 第九章 SPSS的聚类分析 聚类分析概述 概念： 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种方法,属多元统计分析方法. 例如：细分市场、消费行为划分 聚类分析是建立一种分类，是将一批样本(或变量)按照在性质上的“亲疏”程度,在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有较高的相似性,类间的差异性较大. 聚类分析概述 两类:(A B) (C D E) 三类:(A B) (C) (D E) 依据平均得分的差距,差距较小的为一类. 分类过程中,没有事先指定分类的标准.完全根据样本数据客观产生分类结果. 亲疏远程度的衡量指标 相似性:数据间相似程度的度量 距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,聚成一类;距离越远,越“疏远”,分别属于不同的类 定距型个体间的距离： 把每个个案数据看成是n维空间上的点,在点和点之间定义某种距离.一般适用于定距数据 欧氏距离(EUCLID) 平方欧氏距离(SEUCLID) 聚类分析概述 品质型个体间的距离 姓名 授课方式 上机时间 选某门课程 张三 1 1 1 李四 1 1 0 王五 0 0 1 聚类分析概述 品质型个体间的距离 简单匹配(simple matching)系数:适用二值变量。 个体j 个体i 1 0 1 a b 0 c d a为个体i与个体j在所有变量上同时取1的个数；d为同时取0的个数 特点：排除同时拥有或同时不拥有某特征的情况；取0和1地位等价，编码方案的变化不会引起系数的变化。 聚类分析概述 品质型个体间的距离 简单匹配(simple matching)系数:适用二值变量。 姓名 授课方式 上机时间 选某门课程 张三 1 1 1 李四 1 1 0 王五 0 0 1 （张三，李四）：a=2 b=1 c=0 d=0 d(x,y)=1/(1+2)=1/3 （张三，王五）：a=1 b=2 c=0 d=0 d(x,y)=2/(1+2)=2/3 张三距李四近 聚类分析概述 品质型个体间的距离 根据临床表现研究病人是否有类似的病 姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4 张三 男 1 0 1 0 0 0 李四 女 1 0 1 0 1 0 王五 男 1 1 0 0 0 0 …….. 聚类分析概述 品质型个体间的距离 雅科比（Jaccard）系数:适用二值变量 个体j 个体i 1 0 1 a b 0 c d a为个体i与个体j在所有变量上同时取1的个数；d为同时取0的个数 特点：排除同时不拥有某特征的情况；取1的状