聚类分析method(CA聚类分析)的概念如图 。聚类 分析又称Group 分析，是研究(样本或指标)分类问题的统计方法 ， 聚类 分析的分类方法有很多种，按功能可分为两种:样本型聚类(Q型聚类)和变量型聚类(R型/123，根据SPSS软件的功能，聚类-2/分为三类，即两步式聚类、k均值聚类、系统聚类(层次式/123 。
1、spss软件 聚类 分析怎么用,从输入数据到结果,树状图结果 。整个操作怎么...1 。因为数据维数不同会影响聚类 分析的结果，所以数据在分析之前应该是无量纲的 。对于有序音阶，可以通过数字编码转换成音高类型 。2.首先将外语的数据类型改为数值型，然后将每个数据“5”和“5”分别改为对应前面的优秀、优秀、良好、通过 。3.然后在聚类之前指标的类型必须一致，选择分析描述统计和描述进入设置 。
5.选择分析分类系统聚类进入系统聚类设置页签 。6.进入选项卡，使用标准化数据作为变量 。然后你可以选择聚类的各种方式和方法以及要生成的图标 。在此检查树视图后，检查其他默认设置 。7.点击确定，查看spss自动处理输出的结果 。8、根据spss输出的结果分析 。9.分析结果出来了 。
2、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类 ， 属于split 聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i) ， 其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易 ， 这是一个NP难问题 ， 所以采用了启发式迭代法KMeans 。
【聚类分析如何选指标,勾选聚类分析后】
上面的图A代表初始数据集 ， 假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心 ， 即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别 ， 如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色 ， 重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。
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