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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

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标签:IBM SPSS Statistics分层聚类法

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