目的

利用K均值聚类对数据快速分类

适用情景

数据处理

SPSS操作

分析——分类——K-均值聚类

最大迭代次数根据数据量，分类数量，电脑情况自己调整，能选多点就把上限调高点。

SPSS输出结果分析

在数据集最右两列保存了该个案的分类结果与到聚类中心的距离。

由于没有自定义初始中心，系统设定了三个。

迭代9次后中心值不变。

最终个三个聚类中心以及他们之间的距离

两个变量的显著性都小于0.05，说明这两个变量能够很好的区分各类

显示每个类有多少个案

由于只有两个维度，可以很好的用Tableau展示分类效果，这张图为原始数据散点图，横轴：当前薪资；竖轴：初始薪资

将分类好后的数据组QCL_1（个案分类编号）进行着色，得到上图，可以观察到Tableau很好得把数据分成了三类。

注意：K-均值聚类可能陷入局部最优解，产生原因和解决办法可以百度

知识点

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