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、距离信息和最终聚类中心。还...
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...
K-means++算法的实现:对原K-means算法的第一步进行优化,先随机选择一个聚类中心,然后计算各个数据点到这个聚类中心的距离,距离越远被选做聚类中心的概率越大,最后用轮盘法(依据概率大小抽选)来选取下一个聚类中心,然后重复这一操作,直至选出K个聚类中心。 c.举例实现: 在这我们使用SPSS软件来实现K均值聚类,SPSS...
点击“确定”运行层次聚类分析，SPSS将输出聚类结果和树状图。3. K均值聚类分析步骤 K均值聚类适合大样本分析，以下是具体操作步骤：选择分析工具：点击 分析（Analyze） → 分类（Classify） → K均值聚类（K-Means Cluster）。选择变量：将用于聚类的变量拖入 变量（Variable(s)） 框中。设置聚类数量：在“数量（N...
K-means++算法的实现:对原K-means算法的第一步进行优化,先随机选择一个聚类中心,然后计算各个数据点到这个聚类中心的距离,距离越远被选做聚类中心的概率越大,最后用轮盘法(依据概率大小抽选)来选取下一个聚类中心,然后重复这一操作,直至选出K个聚类中心。
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...
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...
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...
1 K-Means聚类需要用户先确定聚类数目，只有唯一的解，输入3，表示分为3类。迭代与分类：表示聚类分析的每一步都重新确定类中心点（spss默认），仅分类表示类中心点始终为初始类中心点，此时仅进行一次迭代。2 迭代次数和收敛性标准均是判断快速聚类终止的标准，通常情况下不改变软件自带的数。“保存”选项中的“...
1、K-Means 聚类分析实验 首先进行 K-Means 聚类实验。 (1) 启动 SPSS Modeler 14.2。选择“开始”“程序”“IBM SPSS Modeler 14.2”“ IBM SPSS Modeler 14.2 ”,即可启动 SPSS Modeler 程序,如图 1 所示。 图1 启动 SPSS Modeler 程序 ...