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  • spss 聚类分析

    2013-01-20 16:28:26
    spss聚类分析,详细步骤,适用于零基础学习
  • matlab&SPSS聚类分析

    2020-04-02 14:35:59
    详细阐述matlab和SPSS进行聚类分析的详细步骤
  • 在对数据进行统计分析时,我们会遇到将一些数据进行分类处理的情况,但是又没有明确分类标准,这时候就需要用到SPSS聚类分析SPSS聚类分析分为两种:一种为R型聚类,是针对变量进行的聚类分析;另一种为Q型聚类,...
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    在对数据进行统计分析时,我们会遇到将一些数据进行分类处理的情况,但是又没有明确分类标准,这时候就需要用到SPSS聚类分析。

    SPSS聚类分析分为两种:一种为R型聚类,是针对变量进行的聚类分析;另一种为Q型聚类,是针对样本的聚类分析。下面我们就通过实际案例先来给大家讲解Q型聚类分析。

    我们搜集了31个样本的5种指标的数据,我们想根据5种指标的数据来将31个样本进行聚类分类。(图1)

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    图1

    操作步骤:

    ①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”(图2)

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    图2

    ③将“样本”选入个案标注依据,将γ1-5选入变量,并勾选下方“个案”标签(图3)

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    图3

    ④点击右侧“统计”按钮,将解的范围设置为2-4,意思为分聚为2,3,4类,这里可根据自己分类需求设置(图4)

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    图4

    ⑤点击右侧“图”,勾选“谱系图”(图5),点击右侧“方法”,将聚类方法设置为“组间联接”,将区间设置为“平方欧氏距离”(图6)

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    图5

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    图6

    ⑥点击“保存”,将解的范围设置为2-4(图7)

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    图7

    ⑦分析结果

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    图8

    由上图(图8)可以看出,第一列为31个样本聚为4类的结果,第二列为31个样本聚为3类的结果,第三列为31个样本聚为2类的结果。

    至于冰柱图和谱系图都是用图形化来进一步表达这个些结果,这里就不再赘述,想学习的朋友可以关注我们公众号进行深入学习。

    以上就是今天所讲解的SPSS聚类分析的软件操作与分析结果详解,回顾一下重点,Q型聚类是根据变量数据针对样本进行的聚类。然而还有R型聚类我们将在下一期中进行详细的讲解和分析。敬请大家的关注!

    本期课程就到这里哦,感谢大家耐心观看!每日更新,敬请关注!

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  • 在数据挖掘中,聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类...IBM SPSS Modeler 提供了多种聚类分析模型,其中主要包括两种聚类分析,K-Mean 聚类分析和 Kohonen 聚类分析,下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。

    IBM SPSS Modeler 实验

    3Kohonen聚类分析实验

    Kohonen 聚类分析实验的步骤也比较简单。

    (1)          前四步同 K-Means 聚类分析完全相同,即完成数据的导入、生成类型节点等步骤。

    (2)          进行接入模型。选中工作区的“类型”节点,在下面“建模”选项卡中,找到“Kohonen” 模型,并双击。在工作区中,即得到一个“Kohonen”模型节点,如图 14 所示。

     图 14 工作区中的“Kohonen”模型

     

    (3)          运行“Kohonen”节点,得到聚类分析模型,如图 15

     图 15 Kohonen”聚类分析图

     

    (4)          从表中的数据,可以看到模型将数据分成 类。对于分类,字段的重要性如下逐渐递减:药类含量、血压、钾含量、性别、胆固醇含量、钠含量、年龄。其他信息也可以从模型中获得。

    4、聚类分析模型

    以上,完成三种聚类分析的建模。接下来,利用 K-Means 得到的结果进行模型分析。

    (1)           添加 K-Means 模型。选定工作区中的“类型”节点,双击右上侧的“K-Means  模型,即将 K-Means 模型添加到工作区中。

    (2)           查看 K-Means 模型。利用“输出”选项卡中的“表”节点对模型的数据进行查看,如图 1-16。在表中,可以看到每个病人所属的类型,表中最后一列“$KND-K-Means” 是指每一个元素距离类中心的距离,距离越小,表示效果越好。

     图 16 用于查看“K-Means”的表 

     

    (3)           采用其他形式查看聚类结果。除了“表”的查看方法外,还可以利用其它的查看方式。在这里,采用“图形”选项卡下的“分布”节点进行展示。选定“K-Means”节点,双击“分布”,即可得到“分布节点”。然后,双击该节点,既可以为图选定字段,如图 17 所示。在这里,将“字段”选为“$KND-K-Means”,颜色选为“Drug”,点击运行。

     图 17 “分布图形”节点编辑窗口

     

    (4)           分析分布图。如图 18 所示,从分布图中可以看到每个聚类所占的比例和个数,以及该类所拥有的药类。

     图 18 K-Means”聚类分布图

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    图1

    操作步骤:

    ①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”(图2)

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    图2

    ③将“样本”选入个案标注依据,将γ1-5选入变量,并勾选下方“个案”标签(图3)

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    图3

    ④点击右侧“统计”按钮,将解的范围设置为2-4,意思为分聚为2,3,4类,这里可根据自己分类需求设置(图4)

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    图4

    ⑤点击右侧“图”,勾选“谱系图”(图5),点击右侧“方法”,将聚类方法设置为“组间联接”,将区间设置为“平方欧氏距离”(图6)

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    图5

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    图6

    ⑥点击“保存”,将解的范围设置为2-4(图7)

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    图7

    ⑦分析结果

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    图8

    由上图(图8)可以看出,第一列为31个样本聚为4类的结果,第二列为31个样本聚为3类的结果,第三列为31个样本聚为2类的结果。

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    聚类分析其一结束。

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