“选项”中选择“ANOVA表”复选框 注意:初始聚类中心有K-Means过程自动进行计算,也可以导入指定文件读入。 结果解释: 1. 初始聚类中心:spss自动完成,原则是使得各初始类中心的散点在所有变量构成的空间中离的尽可能远,而且尽量广的分布在空间中 2. 迭代历史记录 我删除中间迭代点,可看出类别中心点变化越来越小,...
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...
spss k-means聚类分析_K均值聚类及其应用 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...
首先,使用 K-Means 模型进行聚类分析。选择工作区的“类型”,在窗口底部“建模”选项卡中,找到“K-Means”模型,并双击。在工作区中,即得到一个 K-Means 模型节点,如图 1-9 所示 图9 工作区中的“K-Means”模型 (6) 编辑 K-Means 节点。右键单击工作区的“K-Means”,选择“编辑”,打开如图 10 的“K-...
本文旨在应用SPSS Modeler,帮助客户采用K-means(K-均值)聚类、CHAID、CART决策树等方法,对31个省市的土地利用情况数据进行分析和建模,以期提供科学有效的土地利用规划和管理策略。 31省市土地利用情况数据 数据流 本文使用的数据来自于国家统计局发布的31省市土地利用情况数据,选取31个省市作为研究对象,并选取了包括草地...
① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离,将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中,当所有数据对象都划分以后,就形成了K个数据集(即K个簇) ③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值,将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个数据对象到新的K个初始化聚类...
K-means算法的过程。为了尽量不用数学符号,所以描述的不是很严谨,“物以类聚、人以群分”: 1.首先输入k的值,即我们希望将数据集经过聚类得到k个分组。 2.从数据集中随机选择k个数据点作为初始大哥(质心,Centroid) 3.对集合中每一个小弟,计算与每一个大哥的距离(距离的含义后面会讲),离哪个大哥距离近,就跟...
K-means聚类,也称快速聚类法或逐步聚类法。其聚类的基本思想是按照指定的分类数,按照某种原则选择某些观测作为凝聚点;按就近原则将剩余观测向凝聚点聚集,得到初始分类方案,并计算各初始分类的均值;使用计算出的均值再次就近向均值聚集,各观测的分类...
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”，...
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“散点图”，将刚才第一重要的花瓣长拖拽至【定量X】框内，将花瓣宽拖拽至【定量Y】框内，即将花瓣长、宽变量分别做为散点图的X轴、...