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SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析
2017-12-18
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SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析

一、概念：（分析-分類-系統(tǒng)聚類）

系統(tǒng)聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法，也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型，一是對(duì)研究對(duì)象本身進(jìn) 行分類，稱為Q型聚類；另一是對(duì)研究對(duì)象的觀察指標(biāo)進(jìn)行分類，稱為R型聚類。同時(shí)根據(jù)聚類過程不同，又分為分解法和凝聚法。

二、聚類方法（分析-分類-系統(tǒng)聚類-方法）

1、聚類方法?？捎玫倪x項(xiàng)有組間聯(lián)接、組內(nèi)聯(lián)接、最近鄰元素、最遠(yuǎn)鄰元素、質(zhì)心聚類法、中位數(shù)聚類法和Ward法?！駼etween-groups linkage：組間平均距離法。系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)。合并兩 類的結(jié)果使所有的兩類的平均距離最小?！騑ithin-groups linkage：組內(nèi)平均距離法。當(dāng)兩類合并為一類后， 合并后的類中的所有項(xiàng)之間的平均距離最小?！騈earest neighbor：最近距離法。采用兩類間最近點(diǎn)間的距離代表兩 類間的距離?！騀urthest Neighbor：最遠(yuǎn)距離法。用兩類之間最遠(yuǎn)點(diǎn)的距離代表兩 類之間的距離?！駽entroid clustering：重心法。定義類與類之間的距離為兩類中各 樣品的重心之間的距離?！騇edian clustering：中位數(shù)法。定義類與類之間的距離為兩類中各 樣品的中位數(shù)之間的距離?！騑ard’s method：最小離差平方和法。聚類中使類內(nèi)各樣品的離差平 方和最小，類間的離差平方和盡可能大。

  2、度量。允許您指定聚類中使用的距離或相似性測(cè)量。選擇數(shù)據(jù)類型以及合適的距離或相似性測(cè)量：◎Euclidean distance：歐氏距離?！騍quared Euclidean distance：歐氏距離平方。兩項(xiàng)之間的距離是每個(gè)變量值之差的平方和。系統(tǒng)默認(rèn)項(xiàng)。◎Cosline：余弦相似性測(cè)度，計(jì)算兩個(gè)向量間夾角的余弦。◎Pearson conelation：皮爾遜相關(guān)系數(shù)。它是線性關(guān)系的測(cè)度，范圍是-1～+ 1。◎Chebychev：切比雪夫距離?！駼lock：曼哈頓（Manhattan）距離，兩項(xiàng)之間的距離是每個(gè)變量值之差的絕對(duì)值總和。◎Minkowski：閔科夫斯基距離?！駽ustomized：自定義距離。

2.1、區(qū)間?？捎玫倪x項(xiàng)有Euclidean距離、平方Euclidean距離、余弦、Pearson相關(guān)性、Chebychev、塊、Minkowski及定制。

2.2、計(jì)數(shù)。可用的選項(xiàng)有卡方測(cè)量和phi平方測(cè)量。

2.3、二分類?？捎玫倪x項(xiàng)有Euclidean距離、平方Euclidean距離、尺度差分、模式差分、方差、離差、形狀、簡(jiǎn)單匹配、Phi 4點(diǎn)相關(guān)性、lambda、Anderberg的D、骰子、Hamann、Jaccard、Kulczynski 1、Kulczynski 2、Lance和Williams、Ochiai、Rogers和Tanimoto、Russel和Rao、Sokal和Sneath 1、Sokal和Sneath 2、Sokal和Sneath 3、Sokal和Sneath 4、Sokal和Sneath 5、Yule的Y以及Yule的Q。

3、轉(zhuǎn)換值。允許您在計(jì)算近似值之前為個(gè)案或值進(jìn)行數(shù)據(jù)值標(biāo)準(zhǔn)化（對(duì)二分類數(shù)據(jù)不可用）?？捎玫臉?biāo)準(zhǔn)化方法有z得分、范圍1至1、范圍0至1、1的最大量級(jí)、1的均值和使標(biāo)準(zhǔn)差為1。

4、轉(zhuǎn)換度量。允許您轉(zhuǎn)換距離測(cè)量所生成的值。在計(jì)算了距離測(cè)量之后應(yīng)用這些轉(zhuǎn)換?？捎玫倪x項(xiàng)有絕對(duì)值、更改符號(hào)和重新調(diào)整到0–1范圍。

三、統(tǒng)計(jì)量（分析-分類-系統(tǒng)聚類-統(tǒng)計(jì)量）

1、合并進(jìn)程表。顯示在每個(gè)階段合并的個(gè)案或聚類、所合并的個(gè)案或聚類之間的距離以及個(gè)案（或變量）與聚類相聯(lián)結(jié)時(shí)所在的最后一個(gè)聚類級(jí)別。

2、相似性矩陣。給出各項(xiàng)之間的距離或相似性。

3、聚類成員。顯示在合并聚類的一個(gè)或多個(gè)階段中，每個(gè)個(gè)案被分配所屬的聚類?？捎玫倪x項(xiàng)有單個(gè)解和一定范圍的解。


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