SPSS
聚类分析过程
聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤?/p>
1.
数据预处理(标准化)
2.
构造关系矩阵(亲疏关系的描述)
3.
聚类(根据不同方法进行分类)
4.
确定最佳分类(类别数)
SPSS
软件聚类步骤
1.
数据预处理(标准化)
→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method
然后从对话框中进行如下选择
?/p>
Transform Values
框中点击向下箭头,此为标准化方法,将出现如下可选项,从中选一?/p>
可:
标准化方法解释:
None
:不进行标准化,这是系统默认值;
Z Scores
:标准化变换?/p>
Range
? to 1
:极差标准化变换?/p>
作用:变换后的数据均值为
0
,极差为
1
,且
|
x
ij
*
|<1
,消去了量纲的影
响;在以后的分析计算中可以减少误差的产生?/p>
?/p>
?/p>
Range 0 to 1
(极差正规化变换
/
规格化变
换)
?/p>
2.
构造关系矩?/p>
?/p>
SPSS
中如何选择测度(相似性统计量?/p>
:
→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method
然后从对话框中进行如下选择
常用测度(选项说明?/p>
?/p>
Euclidean distance
:欧氏距离(二阶
Minkowski
距离?/p>
,用途:聚类
分析中用得最广泛的距离;
Squared Eucidean distance
:平方欧氏距离;
Cosine
:夹角余?/p>
(
相似性测度;
Pearson correlation
:皮尔逊相关系数;
3.
选择聚类方法
SPSS
中如何选择系统聚类?/p>
常用系统聚类方法
a
?/p>
Between-groups linkage
组间平均距离连接?/p>
方法简述:合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小?/p>
(项对的两成员分属不
同类)特点:非最大距离,也非最小距?/p>
b
?/p>
Within-groups linkage
组内平均连接?/p>
方法简述:两类合并为一类后,合并后的类中所有项之间的平均距离最?/p>
C
?/p>
Nearest neighbor
最近邻法(最短距离法?/p>