数据分析结果解读_聚类分析的实际运用及案例解读（二）

作者：么钰儿封面：吉江

引言

各位SPSS学堂粉丝大家好，我是SPSS学堂的么钰儿，本期继续要给大家介绍的是聚类分析的实际运用及相关典型案例解读。上一期已经讲过了K-means聚类分析的实际应用及案例解读，这一期我们接着来讲系统聚类的实际应用与案例解读~

系统聚类的实际应用及案例解读

方法原理：先把N个对象看做是N，然后把相邻的两个对象聚为一类，如此反复，逐层递进，直到最后所有的对象都聚为一类。层次聚类既可以对变量、也可以对案例进行聚类。其聚类过程可以用一个树形图加以描述。

案例：

探索来自中国、美国、法国等7个国家的裁判和1个体操爱好者，在打分倾向上是否存在着差异和偏向？

我们的假设：

1. 爱好者的打分肯定显著有别于7个国家的裁判；

2.7个国家内部存在着东西方阵营的区别。

要验证这个假设，就需要用到系统聚类法。

通过将八个变量全部选入，对“变量”进行分群，勾选“树状图”，如图所示。

注：公众号回复20201204即可获取数据

聚类结果

第一次尝试的结果：结果不佳。第一，意大利被聚合在东方阵营中；第二，8号的业余爱好者和7个专业裁判之间差别不大，即一个距离大概为20，一个大概为14。

么钰儿

究其原因：应该用相关系数来进行聚类，不能用欧氏距离~

第二次尝试，将“方法”中“区间”改为“pearson相关性”，而不是选择“Euclidean距离”，点击确定。

聚类结果

第二次尝试的结果：效果很好，假设得到验证：1.专业和业余之间差距明显；2. 东西方阵营彼此有差距。

么钰儿

此外，系统聚类还有一个特别经典的用法，鉴于篇幅关系，咱们将在下一篇详细说明，敬请期待~

补充：

1.样本少没关系，样本质量高，思路巧妙，也能做一个研究

2.严格地说，聚类不是一种纯粹的统计技术，它不像其他多元分析方法一样，需要从样本去推断总体。一般不涉及到有关统计量的分布，也不需要进行显著性检验。

3.聚类方法本质上是一个探索性方法，究竟聚为几类，需要不断探索和摸索，最终找到一个专业上最易解释、最符合专业知识的类型。

4.聚类之后，做有序logistic回归，或者判别分析，你的研究会提高更多

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