K均值聚类是一个不错的选择，它适合样本量较大的数据集，依据连续型数据对个案进行聚类过程。在开始聚类之前，K均值算法希望我们能提供一个K值，即聚类的类的个数。对于鸢尾花数据来说，我们已知它有刚毛、变色、佛吉尼亚三个类型，因此K均值的聚类个数K值是明确的。2.2 SPSSAU聚类操作 在“进阶方法”栏目下，...
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...
(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。
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】按钮，然后依据实际需要选中项目。下图是聚类分析最基本的几个结果选项。4 点击确定，输出结果初始聚类中...
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...
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...
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...
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的K-means节点进行计算,得到了以下聚类概况、聚类类别和散点图结果。
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...
1 分析---》分类---》k-均值聚类，进入详细设置选项卡。2 中间的聚类数表示的是我们设置的k值，默认为2，我们可以根据自己的实际需求进行更改，这里我们更改为3，即表示我们将数据分成3类。3 本例统计量勾选上“初始聚类中心”和“每个个案的聚类信息”4 将标准化的数据添加到变量。将区市县作为个案标记依据。