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SPSS的系统聚类分析该怎么用

发布时间:2021/04/20

对数据进行一定条件下的分类分组是数据分析中经常需要的环节,IBM SPSS Statistics为用户提供了几种常用的分类方法:快速聚类、二阶聚类和系统聚类。

接下来我们就简单演示一下SPSS的系统聚类分析方法该如何使用。

一、系统聚类

系统聚类也叫做分层聚类,主要的分析思路是将每个个体看做是一类,再将相似度较高的个体组成新的一类,再将新类之间根据相似度重复合并,直到归类结束。

常用的系统聚类方法有最短距离法、最长距离法、质心距离法等。

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图1:功能位置

SPSS的系统聚类功能在“分析”菜单下的“分类”中,点击可进入系统聚类分析的操作窗口。

二、操作方法

1.数据样本

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图2:数据样本

聚类分析适用于基数较大的数据样本,为了便于理解,我们这里选择的是一份学生成绩单作为示例。

2.变量设置

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图3:变量设置

我们这里是依据学生的单科成绩、平均成绩和总成绩进行分析,所以将这些变量都移入“变量”窗口作为聚类依据。

学生序号移入“标注个案”窗口,注意这个窗口只能接受字符串格式的变量,必要时需要进行变量的格式修改。

选择个案聚类,输出内容勾选统计量和图。

3.统计量

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图4:统计量设置

这个对话框设置的是输出统计量,合并进程表是每个进程中被合并的类和类间距离,相似性矩阵是观测值之间的距离矩阵。

聚类成员输出的是成员所属分类的设置,选择“无”即可。

4.绘制

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图5:绘制设置

我们将聚类图形设置为谱系图,冰柱图设置为全部聚类,方向设置为垂直方向。

5.方法

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图6:聚类方法

前文我们有简单提到几种聚类方法,这个对话框内显示了所有SPSS中可用的聚类方法,我们选择质心聚类法。

度量标准有三个,区间、计算和二分类,一般数据使用的是区间度量,选择区间中的平方欧式距离。

在这个分析方法中,标准化和转换度量不需要进行特殊设置。

6.保存

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图7:保存设置

用户可以设置保存的内容,可以不保存任何信息;也可以选择保存单一方案,即将每一步的变量信息保存到新变量;或者选择制定方案范围,设置保存的上下限,本例中不做过多设置。

7.分析

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图8:谱系图

在输出日志中会查看到多个图表,我们这里对谱系图做一个简单说明:如上图,被树状连接的个案间、分类间具有相似性,从中我们可以发现多种分类方法,图中标示的是较为明显的一种,共分为五类,有两个个案单独成一类。

三、小结

系统聚类的概念比快速聚类复杂一点,但结果更为多样,适合分析者尝试多种类型的分类分析操作。

希望今天的分享可以对大家有所帮助!更多软件资讯和案例分享欢迎进入IBM SPSS Statistics中文网站查看。

作者:参商

标签:IBM SPSS Statistics系统聚类

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