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首頁(yè)精彩閱讀SPSS聚類分析：K均值聚類分析
SPSS聚類分析：K均值聚類分析
2017-12-13
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SPSS聚類分析：K均值聚類分析

一、概念：（分析-分類-K均值聚類）

   1、此過(guò)程使用可以處理大量個(gè)案的算法，根據(jù)選定的特征嘗試對(duì)相對(duì)均一的個(gè)案組進(jìn)行標(biāo)識(shí)。不過(guò)，該算法要求您指定聚類的個(gè)數(shù)。如果知道，您可以指定初始聚類中心。您可以選擇對(duì)個(gè)案分類的兩種方法之一，要么迭代地更新聚類中心，要么只進(jìn)行分類。可以保存聚類成員、距離信息和最終聚類中心。還可以選擇指定一個(gè)變量，使用該變量的值來(lái)標(biāo)記個(gè)案輸出。您還可以請(qǐng)求分析方差F統(tǒng)計(jì)量。

二、聚類中心（分析-分類-K均值聚類）

為獲得最佳有效性，可取一個(gè)個(gè)案樣本并選擇迭代和分類方法確定聚類中心。選擇最終聚類中心另存為。然后恢復(fù)整個(gè)數(shù)據(jù)文件并選擇僅分類作為方法，并選擇讀取初始聚類中心來(lái)源以使用該樣本估計(jì)的中心對(duì)整個(gè)文件分類。您可以寫(xiě)入和讀取文件或數(shù)據(jù)集?？梢栽谕粫?huì)話中繼續(xù)使用數(shù)據(jù)集，但不會(huì)將其另存為文件，除非在會(huì)話結(jié)束之前明確將其保存為文件。數(shù)據(jù)集名稱必須符合變量命名規(guī)則。

三、迭代（分析-分類-K均值聚類-迭代）

   注意：只有在您從“K均值聚類分析”對(duì)話框中選擇了迭代和分類方法的情況下，這些選項(xiàng)才可用?！蜃畲蟮螖?shù)。限制K均值算法中的迭代次數(shù)。即使尚未滿足收斂準(zhǔn)則，達(dá)到迭代次數(shù)之后迭代也會(huì)停止。此數(shù)字必須在1到999之間?！蚴諗啃詷?biāo)準(zhǔn)。確定迭代何時(shí)停止。它表示初始聚類中心之間的最小距離的比例，因此必須大于0且小于等于1。例如，如果準(zhǔn)則等于0.02，則當(dāng)完整的迭代無(wú)法將任何聚類中心移動(dòng)任意初始聚類中心之間最小距離的2%時(shí)，迭代停止。◎使用運(yùn)行均值。允許您請(qǐng)求在分配了每個(gè)個(gè)案之后更新聚類中心。如果不選擇此選項(xiàng)，則會(huì)在分配了所有個(gè)案之后計(jì)算新的聚類中心。

四、保存（分析-分類-K均值聚類-保存）

1、聚類成員。創(chuàng)建指示每個(gè)個(gè)案最終聚類成員的新變量。新變量的值范圍是從1到聚類數(shù)。

2、與聚類中心的距離。創(chuàng)建指示每個(gè)個(gè)案與其分類中心之間的歐式距離的新變量。

五、選項(xiàng)：（分析-分類-K均值聚類-選項(xiàng)）

   統(tǒng)計(jì)量。您可以選擇以下統(tǒng)計(jì)量：初始聚類中心、ANOVA表以及每個(gè)個(gè)案的聚類信息?！虺跏季垲愔行?每個(gè)聚類的變量均值的第一個(gè)估計(jì)值。默認(rèn)情況下，從數(shù)據(jù)中選擇與聚類數(shù)相等的分布良好的多個(gè)個(gè)案。初始聚類中心用于第一輪分類，然后再更新?！駻NOVA表.顯示方差分析表，該表包含每個(gè)聚類變量的一元F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)只是描述性的，不應(yīng)解釋生成的概率。如果所有個(gè)案均分配到單獨(dú)一個(gè)聚類，則ANOVA表不顯示?！蛎總€(gè)個(gè)案的聚類信息.顯示每個(gè)個(gè)案的最終聚類分配，以及該個(gè)案和用來(lái)對(duì)個(gè)案分類的聚類中心之間的Euclidean距離。還顯示最終聚類中心之間的歐氏距離。


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