K-means聚类只适用于定量数据的样本聚类过程,但实际科研数据分析中,聚类变量并不仅是定量数据,也可能包含定类变量参与聚类,此时K-means聚类不再适用。 K-prototype聚类算法由Huang(1997)提出,属于划分聚类方法。K-prototype聚类是K-means与K-modes的一种集合形式,它适用于定量数据和定类数据混合的情况,扩展了K-means...
当进行混合型(定量+定类)数据分析时,SPSSAU将使用K-prototype聚类方法进行聚类。② SPSSAU默认聚类个数为3,建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。(2)SPSSAU->进阶方法->分层聚类 如果是按列进行聚类,此时应该使用分层聚类,并且结合聚类树状图进行综合判定分析,得出科学分析结果。
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。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。
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“...
简介 利用SPSSAU可以得到k-prototype聚类结果（聚类项中存在定类数据时，此时聚类分析使用K-prototype方法进行）工具/原料 戴尔optiplax 7080 windows10 SPSSAU21.0 方法/步骤 1 首先，在‘进阶方法’版块中点击‘聚类’按钮 2 然后，将数据拖拽到右侧分析框中，点击开始分析 3 最后，得到数据的分析结果。
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。算法给...
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。
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。 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...
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。