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。 K均值聚类要求用户在开始聚类前对聚类对象的分类有所认知,开始聚类时应...
根据居住地距离 ,我们使用kmean聚类将样本分成2个类别,并保存结果到小区变量中。 结果如图所示。 聚类中心结果如下 每个样本的聚类信息: 分析不同小区居民的平均出行距离、平均家庭收入、年龄分布、性别分布、家庭人口数和受教育程度有什么区别吗? 从均值比较的结果来来看,第1个类别的工作里小区工作距离较短,第三个...
(1)聚类基本情况 (2)聚类类别命名 (3)聚类中心 (4)聚类效果可视化 五、总结 K均值聚类分析流程 一、案例背景 在某体育赛事中,意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分,现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类,计划将选手分为高水平、中水平、低水平三个类别。
SPSS聚类分析：K均值聚类分析 SPSS聚类分析：K均值聚类分析 ⼀、概念：（-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...
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...
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,选项页中的参数解释如下: 1)Numbers of cluster:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)Use Partitioned Data:如果用户定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据集对模型进...
1. 非层次聚类法:将案例快速分成K个类别,一般而言具体的类别个数需要在分析前就加以确定,整个分析过程使用迭代的方式进行。其中K—均值聚类法最为常用,也称为快速聚类法(不能自动标准化,需要人为手动处理)。 2. 层次聚类法:首先确定距离的基本定义,以及类间距离的计算方式,随后按照距离的远近通过把距离较近的数据...
K-均值聚类法相对于层次聚类法来说运算速度快很多，所以又称为快速聚类法。工具/原料 spss 方法/步骤 1 选择需要分析的数据 2 选择菜单【分析】-【分类】-【K-均值】，在跳出的对话框中进行如下操作，将标准化后的5个变量选入变量框中，聚类数填写5，其它保持默认状态 3 分别点击【迭代】、【保存】和【选项...
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...
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...