用SPSS作聚类分析.pptVIP

VerticalIcicleNumberofclustersCaseX7X5X4X3X6X8X2X11XXXXXXXXXXXXXXX2XXXXXXXXXXXXXX3XXXXXXXXXXXXX4XXXXXXXXXXXX5XXXXXXXXXXX6XXXXXXXXXX7XXXXXXXXX67毛本清毛本清冰柱图因其样子非常象冬天房顶垂下的冰柱得名，它以图形的方式显示层次聚类分析结果，一般从冰柱图的最后一行开始观察，第一列表示类数。两样品之间的“х”表示将其两边的样品(类)联结起来聚成新类。毛本清应用举例:毛本清4-1首先对表4-1中的原始数据进行标准化变换处理，经过运算使数据标准化得到表4-2，使它的每列数据的平均值为0，方差为1，这样表4-1中5列具有不同量纲、不同数量级的数据不同地区数据求出欧氏距离。就能放在一起比较；其次用表4-2中经过标准化处理后的30个毛本清毛本清毛本清表4-1毛本清毛本清表4-2毛本清毛本清毛本清以经济效益数据为例，用聚类分析法对各省市作分类（见spssex-4/城镇居民消费支出资料）（见spssex-4/全国各省市经济效益数据）以城镇居民消费资料为例，用聚类分析法对各省市作分类毛本清1234用SPSS作聚类分析Spss中的聚类功能常用的有两种：01快速聚类（迭代过程）：K-MeansCluster02系统聚类：HierarchicalCluster03毛本清04SPSS中的聚类分析一、HierarchicalCluster聚类系统聚类由两种方法：分解法和凝聚法。系统聚类的功能：即可进行样品的聚类，也可进行变量的聚类。系统聚类的原理：即我们前面介绍过的系统聚类方法的原理和过程。毛本清系统聚类的中要进行以下的选择：数据的标准化测度方法的选择：距离方法的选择或相似性、关联程度的选择。聚类方法的选择：即以什么方法聚类，spss中提供了7中方法可进行选择。输出图形的选择：树形图或冰柱图。毛本清系统聚类毛本清见（一）聚类方法见（二）各种距离和相似系数毛本清Method聚类方法标准化变换亲疏关系指标毛本清01020304（一）聚类方法1.Between-groupslinkage类间平均法两类距离为两类元素两两之间平均平方距离2.Within-groupslinkage类内平均法两类距离为合并后类中可能元素两两之间平均平方距离3.Nearestneighbor最短距离法4.Furthestneighbor最长距离法5.Centroidclustering重心法(欧式距离)6.Medianclustering中间距离法(欧式距离)7.WardMethod离差平方法(欧式距离)毛本清（二）各种距离和相似系数（亲疏关系指标）squaredeuclideandistance平方欧式距离euclideandistance欧式距离cosine夹角余弦(R型)pearsoncorrelation皮尔逊相关系数(R)chebychev切比雪夫距离毛本清6.block绝对值距离7.minkowski明考斯基8.customized毛本清毛本清Statistics聚类进度表01相似矩阵02样品或变量的分类情况03毛本清04毛本清凝聚状态表的第一列表示聚类分析的第几步；第二列、第三列表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一类；第四列是相应的样本距离或小类距离；第五列、第六列表明本步聚类中，参与聚类的是样本还是小类。0表示样本，数字n(非0）表示由第n步聚类产生的小类参与本步聚类；第七列表示本步聚类的结果将在下面聚类的第几步中用到。1毛本清2