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SPSS的K均值聚类、分层聚类、二阶聚类的区别
K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法;分层聚类是根据度量的距离远近,构建谱系分析;二阶聚类是利用距离测量得到分类树,然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。
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2021-09-23
标签:K均值聚类SPSS
IBM SPSS Statistics中分层聚类法的实际应用
SPSS中的分层聚类法,也称作系统聚类法,是按照度量数据距离的远近,对预先设定的分类范围进行聚类的分析方法。其优点是可设定分类的范围、可处理分类变量与连续变量、可选择的数据距离计算方法多等。
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2021-09-22
如何在IBM SPSS Statistics中进行K均值聚类分析
IBM SPSS Statistics的K均值聚类分析,是一种采用欧式距离作为分类指标的迭代聚类分析方法。其优点是操作简单,运算速度快,但由于其聚类原理是将欧式距离相似的数据归为一个类别,因此需采用连续型的数据变量。
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2021-09-18
标签:聚类分析SPSS
如何在IBM SPSS Statistics中使用简单对应分析两定性变量间关系
IBM SPSS Statistics的对应分析与常用的因子分析同属降维分析,但不同于因子分析可应用于定性与定量数据,对应分析只能用于两个定性变量的分析,并且主要是通过分析定性变量的列联表数据来得出变量之间的关系。
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2021-09-17
标签:两定性变量SPSS
如何在IBM SPSS Statistics中进行逐步判别分析
IBM SPSS Statistics的判别分析是分类分析方法中的一种,是在分类已知的前提下,根据一个分组变量以及其他已知的变量数据来统计判定,并确定分组的分析方法。
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2021-09-16
详解IBM SPSS Statistics两步聚类之结果解读
在《详解SPSS两步聚类之参数设置》一文中,我们已经了解了两步聚类的优点、分析原理,以及参数设置的技巧。
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2021-09-15
标签:两步聚类SPSS
详解IBM SPSS Statistics两步聚类之参数设置
SPSS的快速聚类(K均值聚类)仅可进行连续型变量的聚类;而系统聚类,虽然可进行连续型与分类型变量的聚类,但同一时间只能进行同一种变量类型的聚类分析。那么,有没有一种聚类方法可同时分析以上两种变量?
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2021-09-14
标签:两步聚类SPSS
利用IBM SPSS Statistics对问卷数据进行处理之样本分布
在刚刚开始着手于一项研究时,利用问卷调查收集数据无疑是大多数人的选择,而如何处理收集到的数据有很多种方法,其中利用IBM SPSS Statistics软件来进行处理是比较方便且实用的,IBM SPSS Statistics软件的界面属于用户友好型,操作起来也较为简易。
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2021-09-13
标签:SPSS
IBM SPSS Statistics如何进行数据重构——个案重组变量
对数据进行重构操作经常运用于数据分析。而IBM SPSS Statistics就为我们提供了数据重构的功能,本文重点介绍,如何选定个案重组为变量形式的数据重构,用于减少数据冗余,或分析线性模型中的单变量成分以及方差成分。
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2021-09-10
标签:个案重组变量SPSS
通过IBM SPSS Statistics进行总体均值的区间估计的两种方法
平均值反映了数据集中的趋势,是非常重要的统计学指标,大家都知道平均值的求法。但是在生活中,面对样本,我们往往难以有充足的时间、精力和完备的条件计算平均值。因此我们可以根据样本估计量的概率分布,确定出可能包含平均值的某个区间。
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2021-09-09
标签:SPSS

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