spss基本总结——聚类分析

spss基本分析总结

聚类分析和判断分析

聚类分析

Kmeans快速聚类分析

Hierarchical Cluster层次聚类分析

Q型聚类

R型聚类

当观察值个数较多或文件非常大时，应使用快速聚类分析。层次聚类在大数据下图形过于分散，不易解释。

连续变量的样本距离测量方法

测量方法	计算公式
欧式距离
Chebychev距离
Block距离
Minkowski距离
Customized用户自定义距离

连续变量的样本亲疏程度的其他测量方法

Pearson相关系数
Sosine相似度

Sosine计算公式：

顺序或名义变量的样本亲疏程度测量方法

Chi-square measure
Phi-square measure

样本与小类，小类与小类亲疏关系计算方法

最短距离法
最长距离法
类间平均链锁法
两小类之间的距离为两个小类内所有样本间的平均距离
类内平均链锁法
重心法
离差平方和法
聚类过程中，让小类内各个样本的欧氏距离总平方和增加最小的小类合成一类

SPSS层次聚类分析概要结果

凝聚状态表：

快速聚类分析计算过程

指定用户聚类为几类
确定K个类的初始类中心点
计算样本数据点到k个类中心点的欧氏距离
重新确定k个类的中心点
迭代到判断要求为止

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