spssk均值聚类分析步骤,spssk均值聚类分析需事先指定聚类数目k,然后再依照该聚类数目进行迭代运算,本文会应用例子演示分析步骤,同时也会进行spssk均值聚类分析结果解读,以加深理解。 一、spssk均值聚类分析步骤 spssk均值聚类分析,与系统聚类、二阶聚类等同属spss的分类分析,目的是将相似的个案归纳总结、分类,以找到个案...
因为K均值聚类是根据距离进行类别判断,所以需要消除量纲(单位)的影响,SPSSAU系统默认对聚类数据进行【标准化】处理,如果不需要进行标准化处理,可以选择取消勾选。同时SPSSAU默认【保存类别】,将聚类结束后,聚类的类别变量自动保存下来,用于后续分析。 四、聚类分析结果解读 K均值聚类分析(以下简称聚类分析)结果可以从以下...
无论是系统聚类中的Q型聚类还是R型聚类,都是一种探索的聚类分析,就是我们没有明确要将目标划分为几类,只是想探索可以分为几类,根据探索出来的结果再来决定分几类最好。大家可以回顾一下: 《SPSS聚类分析的软件操作与结果解读》 《SPSS聚类分析(R型聚类)的软件操作与结果解读》 今天我们所讲解的K-均值聚类,则...
1. 打开数据,依次选择 分析-> 分类 -> K-均值聚类… 2. 将分类的关键变量选入,这里以PM2.5和O3的监测数据为例。 3. 单击 迭代…,将 最大迭代次数设置成一个将大的数值,单机 继续 4. 单击 保存…,勾选 聚类成员和与聚类中心的距离,单击 继续 5. 单击 选项…,勾选 统计中的所有选项,缺失值中选择 ...
K-modes聚类对离散型数据(定类数据)进行聚类;K-prototype聚类对混合型数据(定量+定类)进行聚类。SPSSAU自动处理选择。, 视频播放量 2079、弹幕量 1、点赞数 34、投硬币枚数 16、收藏人数 75、转发人数 25, 视频作者 小白在学统计, 作者简介 分享小白也能听懂的统计学知
《SPSS聚类分析(R型聚类)的软件操作与结果解读》 今天我们所讲解的K-均值聚类,则是我们的研究目的明确的知道或者要求分成固定的几类,或者有比较明确的经验确定要分成几类,那么就可以使用K-均值聚类。 但是值得注意的是,K-均值聚类只能针对样本进行聚类。请看我们的案例数据(图1),要明确的将样本分为3类。
K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法;分层聚类是根据度量的距离远近,构建谱系分析;二阶聚类是利用距离测量得到分类树,然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。
而不同于K均值聚类清晰而简单的聚类结果,系统聚类主要是依靠如图7所示的谱系图解读聚类结果。 通过在谱系图中绘制竖线并向左观察,可得到聚类数据以及其包含的个案信息。 图7:系统聚类谱系图 二阶聚类分析除了能通过BIC或AIC准则获得最佳的聚类数目外,还可进一步得到聚类的质量评分。
基于SPSS的聚类分析(含k-均值聚类,系统聚类和二阶聚类)共计5条视频,包括:1、聚类的基本知识点、2、k-均值聚类、3、系统聚类(包含Q型聚类和R型聚类)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...