分层聚类操作步骤.docx

分层聚类分析的具体示例与步骤

分层聚类分析是一种常用的无监督学习方法，适用于对变量或样本进行分类。以下是一个具体的示例和详细的操作步骤，帮助你在SPSSAU(在线SPSS)平台上完成分层聚类分析。

示例背景

假设我们有一组关于啤酒的数据，包含以下变量：alcohol（酒精含量）、sodium（钠含量）、calorie（卡路里）和cost（成本）。我们的目标是通过分层聚类分析，对这些变量进行降维，筛选出最具代表性的变量。

具体步骤

1.准备数据并聚类

数据准备：确保数据已经导入SPSSAU(网页SPSS)平台。如果变量的量纲不同（如酒精含量和成本单位不同），建议先进行标准化处理。SPSSAU提供了“生成变量-标准化”功能，可以轻松完成这一步骤。

选择分析模块：在SPSSAU仪表盘中，依次单击【进阶方法】→【分层聚类】模块。

拖拽变量：将alcohol、sodium、calorie和cost四个变量拖曳至【分析项(定量)】分析框中。

设置聚类个数：在【聚类个数】数值框中，默认输入3，即聚成3类。你也可以根据实际情况调整为其他数字，如输入2，即要求平台将聚类变量分成两个类别。

开始分析：单击【开始分析】按钮，SPSSAU将自动进行分层聚类分析。

2.讨论聚类个数

查看树状图：分层聚类的重要结果之一是树状图。通过树状图，可以清晰地看到变量被合并成类的过程。树状图是对分层聚类过程的可视化描述。

结合专业知识：根据树状图和专业知识，判断聚成几类最为合适。例如，如果树状图显示聚成3类最为合理，且符合实际业务需求，那么可以选择3类作为最终聚类结果。

3.筛选变量实现降维

确认聚类个数：在确认聚类个数后，根据专业知识从每个类中筛选出最具代表性的变量。

剔除冗余变量：剔除代表性不足的变量，以实现降维的目的。例如，如果alcohol和calorie在同一个类中，且alcohol更具代表性，那么可以保留alcohol，剔除calorie。

示例结果

假设最终聚类结果为3类：-第1类：alcohol-第2类：sodium-第3类：calorie和cost

根据专业知识，我们决定保留alcohol、sodium和cost，剔除calorie，从而实现降维。

总结

通过以上步骤，你可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上轻松完成分层聚类分析，并根据分析结果实现变量降维。分层聚类分析不仅可以帮助你简化数据，还能为后续的数据分析提供更有价值的变量。