K均值聚类也称K-means聚类,是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。因为需要计算距离,所以决定了K-means算法只能处理数值型数据,而不能处理分类属性型数据。 K均值聚类分析...
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...
基于SPSS用K-means聚类做聚类分析 作业2：城镇居民消费结构的K-means聚类模型 本次作业为基于IBM SPSS Statistics 24的K-means聚类运算 一、第一步：导入数据，点击文件下方的图标，选中”案例2-城镇居民消费结构“，点击打开，二、分析数据 1、点击Spss界面的“分析”，然后依次点击“分类”、“K-均值聚类”，...