SPSS K-means聚类分析怎么做 SPSS K-means聚类分析结果解读

品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，如果需要对数据进行组别或者集合的分类，我们可以使用SPSS的K-means聚类分析的方法，这属于质心的聚类算法，可以优化数据集合的形式和定义。本文以SPSS K-means聚类分析怎么做，SPSS K-means聚类分析结果解读这两个问题为例，带大家了解一下SPSS的K-means聚类分析的知识。

一、SPSS K-means聚类分析怎么做

K-means聚类分析指的是找到k个簇中心，使意向数据分配到最近的簇中心，每个聚类由一个中心向量表示。通过对连续性数值分配至最近的簇中心，我们确保每个样本与其所属类的均值距离之和最小。

1、下图是南方某首饰品牌热销耳饰的市场数据，包含耳饰产品的类型、单件长度、单件利润和销售量，品牌方想要根据以上的四个方面来对耳饰进行划分，初步想要划分成三个类别，根据类别来制定营销和推广策略。

2、为了对耳饰产品进行分类，我们选择迭代与分类的方法，聚类数填为3，将产品类型作为个案依据，然后把耳饰产品的单件长度、产品销售量、单件利润放入K均值聚类分析的变量框。

3、接下来进入聚类分析的保存页面，我们使保存新变量为聚类成员，且需要查看与聚类中心的距离的数值结果。

4、在聚类分析的选项界面，我们默认如果存在缺失值，整体数据将成列排除个案，然后进行个案聚类、单因素分析、初始聚类中心的统计运算。

二、SPSS K-means聚类分析结果解读

通过找到K-means聚类的功能按键、选择迭代分类方法、设置个案标注依据、保存聚类成员等上述步骤，我们得到聚类中心和ANOVA表来解读聚类分析的结果。聚类成员的数值表格显示聚类成员与中心之间的距离，ANOVA表显示划分类别是否有效。

1、在如下的迭代功能界面，我们在迭代次数输入20，默认收敛准则为0，根据迭代历史看到每次迭代过程聚类的平方和情况，如果迭代在几次之后稳定下来，表示数据模型找到相对稳定的解。

2、在聚类成员的表格，蝴蝶花形状、晶蓝水滴、哑光圆面石、毛绒粉心坠、毛绒圆环、毛绒直线坠的耳饰属于聚类1，铜色多点线坠的耳饰属于聚类2，雾面红心坠、银丝直线坠、铜色直线坠、铜色圆环的耳饰属于聚类3。

3、耳饰单件长度聚类均方为99.188，显著性数值小于0.001，耳饰销售量聚类均方为1240205156，显著性数值小于0.001，表示单件长度和销售量对耳饰的聚类产生影响。

三、小结

以上就是PSS K-means聚类分析怎么做，SPSS K-means聚类分析结果解读的解答。为了优化数据集合的形式和定义，推荐使用SPSS的K-means聚类分析的方法。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。