K均值聚类分析算法步骤: 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...
我们将花瓣长、花瓣宽选为最重要的两个聚类变量，接下来尝试结合SPSSAU另存出的聚类结果变量绘制散点图，以观察K均值的聚类结果。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...
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”,如下图 ...
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、Y轴...