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1、案例详解SPSS聚类 分析全过程案例详情SPSS Cluster 分析全过程案例数据来源:12盎司啤酒的成分和价格有20种数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量和价格 。[1]问题1:选择哪些变量进行聚类?采用“R-cluster”1 。现在我们有四个变量来分类啤酒 。有必要把四个变量都包括进来作为分类变量吗?热量、钠含量、酒精含量都是通过化验员的辛苦测定出来的,还有很多成本 。如果都收录在分析,岂不是太麻烦浪费了?
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“相似矩阵”的输出有助于我们理解降维的过程 。2.四个分类变量的维度不同 。这次我们首先确定用相似度来衡量它们,以皮尔逊系数为衡量标准,以最远元素为聚类方法 。这时候涉及到相关性 , 四个变量就不用标准化了,未来相似度矩阵中的数字就是相关系数 。如果某两个变量的相关系数接近1或-1,说明这两个变量可以互相替代 。3.只需输出“树形图” 。个人觉得冰柱图很复杂,看起来没有树状图清晰 。

2、SPSS常用的相关性 分析方法解析(转载Relevance分析Aims分析两组数据是否相互影响,是否相互独立 。SPSS为分析数据相关提供了多种方法:卡方检验、Pearson相关系数计算、Spearman相关系数计算和Kendall taub(K)相关系数计算 。这四个分析方法适用于不同的数据类型 。这里我们将介绍常用的SPSS相关分析方法 。

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