一文彻底讲透聚类分析(基于SPSS软件实现)
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发布时间：2024-09-15 07:21
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热心网友
时间：2024-10-21 13:13
聚类分析，这个看似高深的概念其实并不复杂。想象一下"物以类聚，人以群分"，聚类分析就是将具有相似特性的对象分组，是多元统计学中的重要工具。在经济、医学和科学研究中，它常用于对复杂数据进行分类，如超市商品的分类，需要考虑多维度因素，如用途、价格和产地等，以便提供全面的描述和分类规则。
在SPSS软件中，主要有两种聚类方法：K-中心聚类（K均值聚类）和系统聚类（分层聚类）。K-中心聚类适合大型数据集，需要预先指定聚类数量，且仅适用于连续变量；系统聚类则更为灵活，既可样品聚类也可变量聚类，支持连续性和分类变量。在应用K-中心聚类时，首先选择初始类中心，然后通过迭代调整每个样本到最近的类中心，如对20个样品进行聚类，结果将样品分为了四类，通过ANOVA分析可以考察变量间在类间的差异。
系统聚类则是通过不断合并相似类别，直到所有样本或变量形成一个大类，这可以通过冰柱图和树状图直观展示。理解这些可视化工具，有助于我们理解聚类的过程和结果。学习聚类分析不仅需要操作技能，更关键的是理解其背后的统计原理，推荐一些入门书籍以深化理解。此外，作者的新课程《SPSS统计分析精华版》为初学者提供了实战教学，覆盖了包括聚类在内的核心统计方法，课程内容包括实战数据和配套材料，便于学习者进行实践和提问。
热心网友
时间：2024-10-21 13:09
聚类分析，这个看似高深的概念其实并不复杂。想象一下"物以类聚，人以群分"，聚类分析就是将具有相似特性的对象分组，是多元统计学中的重要工具。在经济、医学和科学研究中，它常用于对复杂数据进行分类，如超市商品的分类，需要考虑多维度因素，如用途、价格和产地等，以便提供全面的描述和分类规则。
在SPSS软件中，主要有两种聚类方法：K-中心聚类（K均值聚类）和系统聚类（分层聚类）。K-中心聚类适合大型数据集，需要预先指定聚类数量，且仅适用于连续变量；系统聚类则更为灵活，既可样品聚类也可变量聚类，支持连续性和分类变量。在应用K-中心聚类时，首先选择初始类中心，然后通过迭代调整每个样本到最近的类中心，如对20个样品进行聚类，结果将样品分为了四类，通过ANOVA分析可以考察变量间在类间的差异。
系统聚类则是通过不断合并相似类别，直到所有样本或变量形成一个大类，这可以通过冰柱图和树状图直观展示。理解这些可视化工具，有助于我们理解聚类的过程和结果。学习聚类分析不仅需要操作技能，更关键的是理解其背后的统计原理，推荐一些入门书籍以深化理解。此外，作者的新课程《SPSS统计分析精华版》为初学者提供了实战教学，覆盖了包括聚类在内的核心统计方法，课程内容包括实战数据和配套材料，便于学习者进行实践和提问。
