聚类分析(K-Means)是一种基于中心的无监督学习聚类算法(K 均值聚类),通过迭代,将样本分组成k个簇,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。与分层聚类等按照字段进行聚类的算法不同的是,K-Means算法是按照样本进行聚类。 聚类分析的重要性主要体现在以下几个方面:首先,它可以帮助我们理解数据的分布和...
在窗口右上侧区域的“模型”选项卡中,可以看到 K-Means 的模型,右键单击,并选择“浏览”,既可以看到 K-Means 聚类分析图,如图 11 所示。 图11 “K-Means”聚类分析图 (8) 分析 K-Means 聚类分析。从图 11 中可以看到,聚类分析将源数据分成了五个聚类,每个类占总数的比例分别为 27.5%,23.0%,19.5%,15.5%...
选择SPSS Modeler的Source-Excel-Data,在Data选项页中通过Import Files输入框选定Excel格式的成绩表文件,并点击Read Values 按钮,将所有数据读入,如图所示。 (2)K-Means 模型设置 选择SPSS Modeler的Modeling-K-means,将K-Means模型节点添加进数据流来,双击K-Means图标,在弹出的对话框中选择Model选项页,选项页中的参...
然后,使用SPSS Modeler进行数据清洗、聚类、决策树等步骤,最终得到模型结果。 K-means(K-均值)聚类 在对完整的数据集进行初步分析后,本文采用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析。在聚类过程中,我们首先需要确定聚类的个数k。根据肘部法则和轮廓系数法则,我们得出最终选择k=5为较为合适的聚类数目。通过SPSS Modeler...
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。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“可视化”栏目下选择“散点...
SPSS分析案例：K-means聚类 用3D散点图展示K均值聚类效果 SPSS案例：谱系/分层/系统聚类 ...
今天想写一下聚类分析方法之一:K—Mean聚类法 聚类分析模型简介 (1)聚类分析没有过多的统计理论支持,也没有统计检验对聚类结果的正确性“负责”,仅仅按照所定义的距离将数据归类而已。 聚类分析入门 聚类分析实质就是按照距离的远近将数据分为若干个类别,以使得类别内数据的“差异”尽可能小,类别间“差异”尽可能...
【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
1. 安装SPSS 64位软件包,解压安装安装步骤即可: 链接:https://pan.baidu.com/s/1t48M16ZUdpnfWemceOQc8g 提取码:ma0a 补充具体安装步骤 解压SPSS.Modeler.v18.x64.iso 得到: 打开使用说明: 根据步骤依次安装: 安装modeler18 安装Premium 选择modify: 直接点next: 打开目录,将文件&quo...SPSS...
SPSS聚类分析:K均值聚类分析 一、概念:(分析-分类-K均值聚类) 1、此过程使用可以处理大量个案的算法,根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过,该算法要求您指定聚类的个数。如果知道,您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一,要么迭代地更新聚类中心,要么只进行分类。可以保存聚类成员...