IBM Business Partner

IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > IBM SPSS Statistics中分层聚类法的实际应用

IBM SPSS Statistics中分层聚类法的实际应用

发布时间:2021/09/22 16:08:52

IBM SPSS Statistics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。

但需要注意的是,分层聚类法无法同时处理两种变量类型,即单次分析只能在同一种变量类型中进行。接下来,我们通过实例具体演示下操作方法。

一、数据准备

本文使用到的是一组包含连续变量(销售额、销售量等)与分类变量(店铺类型、星级等)的店铺数据。

图1:店铺数据
图1:店铺数据

二、系统聚类参数设置

如图2所示,依次打开SPSS的分类-系统聚类分析。

图2:系统聚类
图2:系统聚类

如图3所示,SPSS的系统聚类可进行个案与变量的聚类分析。本例选择个案的系统聚类分析。

图3:设置面板
图3:设置面板

系统聚类单次只可分析一种变量类型,如图4所示,本例进行的是客流量、销售额、销售量的连续型变量系统聚类分析,以账号作为标注依据。

图4:变量设置
图4:变量设置

在统计设置中,如图5所示,勾选“解的范围”,并将范围设定为2-5。

图5:统计设置
图5:统计设置

在图设置中,勾选“谱系图”选项,以观察聚类的过程。

图6:图设置
图6:图设置

在计算方法中,根据连续变量使用欧氏距离法,分类变量使用计数型卡方测量法的原则,设置区间的平方欧式距离法。

图7:方法设置
图7:方法设置

最后,在保存设置中,保存“解的范围”,以在数据表中生成解范围的新变量。

图8:解的范围
图8:解的范围

三、结果解读

运行分析后,返回到数据集,如图9所示,在原数据集的末端生成了新的变量,分别展示的是解在2-5范围时,个案所属的聚类。

图9:生成新变量
图9:生成新变量

本次系统聚类分析了23个个案,从集中计划表看到,在第5阶段,15与16聚合为一类,15在第4个阶段中出现了,16则是第一次出现,因此在聚类中分别记为“4”与“0”。

在进行22个阶段后,所有个案完成聚类。

图10:集中计划
图10:集中计划

如图11所示,在谱系图中画红色竖线并向左观察,可将个案分为三大类。当然,也可以移动红色竖线,将个案分为两大类、四大类、五大类,并观察其个案的组成。

图11:谱系图
图11:谱系图

四、小结

综上所述,SPSS分层聚类分析可进行连续型与分类型变量的聚类分析,并设定解的范围,使得数据在预设的范围内进行聚类。

但另一方面来说,分层聚类主要是依靠图形,如谱系图进行聚类结果的输出,因此,如果个案数目过大,将不利于结果的观察。

作者:泽洋

标签:IBM SPSS Statistics分层聚类法

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
一款功能强大的数据统计分析工具
立即购买
QQ 群
官方交流群:815794396 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
如何用SPSS计算个人BMI值?
BMI即体重指数,是衡量个人身体质量的一个重要参数,通过判断BMI的数值大小,我们可以判断个人身高与体重是否协调。下面我将用IBM SPSS Statistics来为大家介绍BMI的计算方法。
2021-03-19
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
SPSS进行变量赋值的相关操作
变量和个案是IBM SPSS数据界面很重要的两个部分,可以形象理解为地球仪上的经线和纬线。通俗一点讲数据界面的每一列是一种变量,如年龄性别等。一行中的所有变量又构成了一个个案,本篇文章着重讲解变量,个案就不做过多展开。在图1中有具体的标注,可以看一下变量和个案到底是什么样。
2021-02-23
使用SPSS进行回归分析的方法总结
IBM SPSS Statistics 是强大的统计软件平台,SPSS全称Statistical Product and Service Solutions(统计产品与服务解决方案), SPSS可以帮助我们分析并更好地了解数据,以解决复杂的业务和研究问题。如今,SPSS已经被广泛运用于数据分析等各个领域。
2021-03-09
如何使用SPSS检验数据是否服从正态分布—偏度峰度系数
在《如何使用SPSS检验数据是否服从正态分布—KS检验与Q-Q图》一文中,我们了解了如何使用KS检验、Q-Q图来验证数据的正态性。接下来,本文将会继续讲解如何使用IBM SPSS Statistics的描述统计(偏度峰度系数)、探索统计检验(正态检验)数据的正态性。
2021-01-07