实例44 层次聚类分析 功能与意义 又称系统聚类分析,先将每一个样本看作一类,然后逐渐合并,直至合并为一类的一种合并法,层次聚类分析的优点很明显,他可对样本进行聚类,样本可以为连续或是分类变量,还可以提供多种距离测量方法和结果表示的方法。 数据来源 分析过程 分析-分类-系统聚类 统计量 绘制 保存 结果分析 (...
[2]陈超,邹滢.(SPSS15.0中文版)常用功能与应用实例精讲 题:就第四题提供的数据,(1)试建立因变量Y关于自变量X1、X2、X3的多元线性回归方程;(2)试建立因变量Y关于自变量X1、X2、X3的主成分回归方程。(3)对两个回归模型进行分析解释。 解: (1)多元线性回归方程 打开SPSS,点击“分析“、“回归”、“线性”...
SPSS19.0实战之聚类分析SPSS19.0实战之聚类分析 标签:SPSS,系统聚类,K-mean聚类,Ward法,最短距离法 聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类;它们分别是系统聚类和K-mean聚类。其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法,来考察对比它们之间的优劣...
【SPSS数据分析】两分钟学会聚类分析,非常简单|系统聚类 67.5万 1186 6:45:29 App 十分钟SPSS入门系列教程 8625 1 7:01 App SPSS之K-均值聚类分析 1.7万 2 2:35 App 【聚类分析】SPSS 25.0软件进行聚类分析(系统聚类)实操案例演示 8745 -- 4:27 App ORIGIN聚类分析-谱系图 6.5万 81 11:43 App SPS...
K均值聚类分析案例+流程 K均值聚类分析流程 一、案例背景 在某体育赛事中，意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分，现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类，计划将选手分为高水平、中水平、低水平三个类别。因为评分均为定量数据，所以通过K均值聚类进行聚类分析...
方法/步骤 1 在spss中打开数据，选择分析→分类→系统聚类：2 变量选择f1，f2得分，聚类选择个案，勾选输出统计量和绘图;3 点击设置统计量，默认选择即可 4 点击选择分类方法，这里选择了离差平方和法；5 点击绘制，勾选树状图，这个是我们输入查看谱系图的依据：6 确定查看谱系图，分析聚类结果，改用不同的分类...
采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件中,如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是...
IBM SPSS Statistics的K均值聚类分析,是一种采用欧式距离作为分类指标的迭代聚类分析方法。其优点是操作简单,运算速度快,但由于其聚类原理是将欧式距离相似的数据归为一个类别,因此需采用连续型的数据变量。 接下来,我们通过实例来演示一下K均值聚类分析。 一、数据准备 本例使用的是一组店铺的销售数据,包含客流量、...
实例描述:假设有一个超市的销售数据,包含了不同商品的销售额、销售量和利润等信息。我们希望将商品进行聚类分析,找出相似销售特征的商品群组。 步骤一:数据准备 首先,将销售数据保存为一个.SP文件,然后打开SPSS软件。在主界面上选择“文件”-“打开”-“数据库”-“从SPSS文件”,打开数据文件。 步骤二:变量选择 ...
龙骨图的本质是让我们看到聚类的过程：为了清晰可见，我们使用spss20.0产生的龙骨图，最左侧一列数字代表不同的省份，对省份进行分类，第一次分类结果是从各个数字延伸出来的直线相交点，如图所示，红色方框就是第一次聚类产生的类别。同样的方式，我们看第二次聚类的结果为，假如我问你，第一个类别包含哪些省份？你...