实践中，参与聚类的指标变量可能既有连续数据，也会包括分类数据。我们看到在SPSSAU的“聚类”功能下，允许同时存在连续项和分类项。此处大家应注意区分一下，如果说聚类指标变量中包括定类项，那么SPSSAU默认会进行K-prototype聚类算法（而不是kmeans算法）。提炼信息以概括类的特征，对类进行命名，这项工作极为重要。...
必要时,可纳入分类变量作为聚类依据,实现K-prototype聚类算法,方法灵活,优势明显。 PS:案例数据如下: SPSSAU主成分分析 更多干货请登录SPSSAU官网进行查看。 SPSSAUwww.spssau.com/?100001000
我们将花瓣长、花瓣宽选为最重要的两个聚类变量,接下来尝试结合SPSSAU另存出的聚类结果变量绘制散点图,以观察K均值的聚类结果。 图10 浏览查看聚类结果变量 我们再次打开数据集,此时SPSSAU已经将刚才K均值聚类的类变量保存到鸢尾花数据集中,大家看第一个变量“cluster kmeans”,它就是K均值的聚类结果。 现在,在“...
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 SPSS聚类分析-K均值聚类 6166 -- 5:00 App 5分钟学会用Spss做系统聚类 52.2万 422 10:20 App 【用SPSS...
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提炼信息以概括类的特征,对类进行命名,这项工作极为重要。 算法给的聚类结果,如果没有独立、明确的类特征,那么其结果没有实际指导意义。SPSSAU实现K均值聚类,操作简便,三线表直接可用,统计图形美观,结果丰富。必要时,可纳入分类变量作为聚类依据,实现K-prototype聚类算法,方法灵活,优势明显。 投稿作者:数据小兵...
02 SPSS菜单操作 菜单:【分析】→【分类】→【K均值聚类】: 1)聚类依据是至关重要的,多一个少一个都可能引起聚类结果的改变,本例将所有品质得分数据作为聚类依据。 2)聚几个类合适呢?可以采用遍历的方式反复多次聚类,并对结果进行比较总结经验,类可以不要太多,本例聚成3类。因此聚类数直接输入数字3。
1、K-Means 聚类分析实验 首先进行 K-Means 聚类实验。 (1) 启动 SPSS Modeler 14.2。选择“开始”“程序”“IBM SPSS Modeler 14.2”“ IBM SPSS Modeler 14.2 ”,即可启动 SPSS Modeler 程序,如图 1 所示。 图1 启动 SPSS Modeler 程序 ...
SPSS中的K均值聚类分析是一种将观察值分为几个组或“聚类”的方法,使得同一组内的成员彼此之间的差异最小,而与其他组的差异最大。以下是如何解读SPSS输出中的K均值聚类分析结果: 📊 迭代历史(Iteration History) 这部分显示了每次迭代过程中每个聚类的平方和的变化情况。你希望看到迭代在几次之后稳定下来,这意味...
【统计分析与SPSS的应用】 10.5 K-Means聚类分析(2), 视频播放量 1364、弹幕量 0、点赞数 22、投硬币枚数 12、收藏人数 27、转发人数 7, 视频作者 Henry老师, 作者简介 ,相关视频:【统计分析与SPSS的应用】 10.3 层次聚类分析(3),【统计分析与SPSS的应用】 10.4 K-Means