聚类分析（用spss实现）

1、聚类分析的描述

2、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置

3、结果显示：spss从中挑选了几个个例

5个聚类中心选择了5个原始案例

4、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。。足够的迭代后，已经收敛，但还存在一个问题是：各聚类的效果不明显

5、主要是原始数据中差别有点大

6、所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。

7、利用标准化后的数据进行聚类分析

8、结果看起来比较别扭

9、接着进行【分析】，【比较平均值】

3395个样本中有443个

1,2,3,4,5类各具有特点

10、结果

11、对变量做聚类分析

12、结果：

第二张图中的横轴“25”对应“凝聚计划”表系数（距离）中的最大值233.297依次换算即可

这个聚类结果不太合理

----------------------换方法

13、换方法

结果合理!

14、个案聚类，这个过程会自动处理缺失值，使得整体数据更加服从适用条件，也就是【两步聚类】

15、结果被 聚为两类

16、需要注意的事项：数据预处理:许多变量有强的共线性可以提取公因子，个别变量有共线性可以删除其中一个次要的变量，或者把它俩相加或平均组合成一个次要的。两步聚类可以自动处理异常值，把异常值单独归为一类。

17、其他方面