01-SPSS软件聚类分析的报告过程地图文解释和结果地全面分析报告.docVIP

实用标准文档 SPSS聚类分析过程 聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 数据预处理（标准化） 构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 聚类（根据不同方法进行分类） 确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze( 分析 ) → Classify ( 分类，归类 ) → Hierachical Cluster Analysis （层序聚类 分析） → Method（方法，条理，）然后从对话框中进行如下选择 从 Transform Values 框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可： 标准化方法解释： None：不进行标准化，这是系统默认值； Z Scores （ Z- Scores , 英文名又 文案大全 实用标准文档 叫 Standardized Population Data, 是以标准差单位来表现的一组观察值 ）：标准化变换； Range –1 to 1 ：极差标准化变换（ 作用：变换后的数据均值为 0，极差为 1，且 | xij * |1 ，消去了量纲的影 响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。 ）； Range 0 to 1 （极差正规化变换 / 规格化变 换）； 2. 构造关系矩阵 在 SPSS中如何选择测度（相似性统计量） : →Analyze →Classify → Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进 行如下选择 常用测度（选项说明） ： Euclidean distance ：欧氏距离（二阶 Minkowski 距离），用途： 聚类分析中用得最广泛的距离； Squared Eucidean distance ：平方欧氏距离； Cosine ：夹 角余弦 ( 相似性测度； Pearson correlation ：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a） Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述： 合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。 （项对的两成员分属不 同类）特点：非最大距离，也非最小距离 文案大全 实用标准文档 b） Within-groups linkage 组内平均连接法 方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小 C） Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法） 方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法 d） Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法） 方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法 e） Centroid clustering 重心聚类法 方法简述： 两类间的距离定义为两类重心之间的距离， 对样品分类而言， 每一类中心就是属 于该类样品的均值 特点： 该距离随聚类地进行不断缩小。该法的谱系树状图很难跟踪，且符号改变频繁， 计算 较烦。 f ） Median clustering 中位数法 方法简述： 两类间的距离既不采用两类间的最近距离， 也不采用最远距离， 而采用介于两者 间的距离 特点：图形将出现递转，谱系树状图很难跟踪，因而这个方法几乎不被人们采用。 g） Ward’ s method 离差平方和法 方法简述： 基于方差分析思想， 如果分类合理，则同类样品间离差平方和应当较小，类与类 间离差平方和应当较大 特点：实际应用中分类效果较好，应用较广；要求样品间的距离必须是欧氏距离。 文案大全 实用标准文档 谱系分类的确定 经过系统聚类法处理后， 得到聚类树状谱系图， Demirmen(1972) 提出了应根据研究的目 的来确定适当的分类方法，并提出了一些根据谱系图来分类的准则： 任何类都必须在临近各类中是突出的，即各类重心间距离必须极大 确定的类中，各类所包含的元素都不要过分地多 分类的数目必须符合实用目的 若采用几种不同的聚类方法处理，则在各自的聚类图中应发现相同的类 实例分析 文案大全 实用标准文档 文案大全 实用标准文档 SPSS19.0分析软件聚类分析 4.2 聚类分析——系统聚类法 在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析 (A) ”→“分类 (F) ”→“系统聚类 (H) ”（如图 -4 所示）， 弹出“系统聚类分析”对话框，将“地区”变量选入“标注个案 (C) ”中，将其他变量选入 “变量框”中，如图 -5 所示。在“分群”单选框中选中“个案”，表示进行的是 Q型聚类。 在“输出”复选框中选中“统计量”和“图”，表示要输出的结果包含以上两项。 文案大全 实用标准文档 单击“统计量 (S) ”按钮，在