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大量数据的聚类分析,利用spss对数据进行聚类分析

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聚类 分析这类方法的共同特点是:事先不知道类别的数量和结构；根据分析 ， 数据，物体之间是相似还是不同数据 。聚类 分析根据分类对象的不同，可分为Q型聚类 分析和R型聚类 分析，聚类 分析是研究样本或变量聚类，在做聚类 分析时 ， 可以使用的方法有很多 ， 而这些方法的选择往往与变量的类型有关 。

1、K均值 聚类法和系统 聚类法有什么区别,这两种 聚类方法的适用条件都是什么...区别如下:1 。聚类结果不一样 。系统聚类为不同的类产生一系列聚类结果，而K-means 聚类方法只能为指定的类产生聚类结果 。2.不同的做法 。system 聚类的方法是一开始把每个样本当作一个类，然后先把最接近的样本(即距离最小的群积)聚合成小类，再把聚合的小类按照它们的类间距离合并 ， 继续，最后把所有的子类聚合成一个大类 。K-means法随机选取k个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与每个种子聚类中心的距离，将每个对象赋给最近的聚类中心 。

系统聚类方法属于等级制聚类方法 。K-means 聚类是最著名的除法聚类算法 。给定一个数据点集和所需的聚类个数，K由用户指定，K-means算法按照一定的距离函数重复划分 。使用条件:K-means 聚类 method适用于数量较多的数据，准确率较高 。system 聚类的规则是系统根据数据之间的距离自动列出类别 ， 通过system 聚类的方法得到一个树形图 。
【大量数据的聚类分析,利用spss对数据进行聚类分析】
2、什么是 聚类 分析,它有什么作用呢?1，与多元分析、分析的其他方法相比，非常粗糙，其理论也不完善，但因为它已成功应用于心理学、经济学、社会学、管理学、医学、地质学、生态学等 。2.聚类 分析除了独立的统计功能，还有一个辅助功能 ， 就是配合其他统计方法进行预处理数据 。

同时 ， 如果聚类不是基于个案 ， 而是将聚类和聚类的结果先给变量，则可以在每一类中推导出一个最有代表性的变量，从而减少进入回归方程的变量数量 。3.聚类 分析是一种多元统计方法 ， 研究按照某些特征对研究对象进行分类，不关心特征与变量之间的因果关系 。分类的结果是，类别之间的个体差异应该较大，而同一类别内的个体差异应该相对较小 。

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