《SPSS数据分析教程 工业和信息化普通高等教育“十二五”规划教材立项项目 教学课件 李洪成 姜宏华 10 聚类分析》.pdf

SPSS数据分析教程 — 《SPSS数据分析教程》 第10章 聚类分析 温 馨 提 示 本文档为 PDF 格式课件，不能运用教学演示， 需要 PPT 格式的课件 ，请 访问 尚辅网 ： 更多课件等您拿。 快速获得课件方法：在淘宝店铺查找输入： 教 学配套课件中心 ；或是直接输入地址 ： 惊喜超出您的想象！ 直接联系获取课件QQ: 349134187 旺旺：源汇雅馨 扫一扫绝对免费获得课件：订阅尚辅网微信公众 号 一扫课件到手！！！！！！ 目录  10.1 聚类分析简介  10.2 个案间的距离  10.2.1 定距数据（Scale Mearsurement） 距离定义方式  10.2.2 分类数据的频数 数据（Count）  10.2.3 二分类数据  10.3 类之间的距离  10.4 系统聚类算法过程  10.5 系统聚类案例  10.6 K-均值聚类  10.6.1 K-均值法简介  10.5.2 K-均值法案例  10.7 两步法聚类  10.7.1 两步法简介  10.7.2 两步法案例分析  10.8 聚类分析注意事项 本章学习目标  理解聚类分析的基本概念；  了解个案之间距离的定义方式；  了解类之间距离的定义方式；  掌握系统聚类方法；  掌握两步法聚类方法；  掌握K均值聚类方法。 10.1 聚类分析简介  根据对象的某些属性把它们分到一些组中，使 得同组内的对象尽可能地相似，不同组中的对 象尽可能地不一样，即所谓的聚类分析。  聚类分析方法被称为“无监督的分析方法”， 意即没有因变量。而另外一种分类的方法是判 别分析，它是把样本归入到已知的事先已经确 定下来的类中去, 它有因变量（即事先确定的 类别），是“有监督的分析方法”。  聚类分析不必事先知道分类对象的结构，从一 批样品的多个观测指标中，找出能度量样品之 间或指标（变量）之间相似程度或亲疏关系的 统计量，构成一个对称相似性矩阵，并按相似 程度的大小，把样品或变量逐一归类。  根据对样品聚类还是对变量聚类，聚类分析分 Q型聚类和R型聚类。对变量的聚类称为R型聚 类，而对样品（即观测值）聚类称为Q型聚类。 通俗讲，R型聚类是对数据中的列分类，Q型聚 类是对数据中的行分类。  SPSS Statistics提供了3种聚类方法，它们是 系统聚类法（又称层次聚类）、K-均值聚类 （又称快速聚类法）和两步法聚类。 10.2 个案间的距离  定距数据距离定义方式  欧式（Euclidean）距离  平方欧式距离  余弦距离  皮尔逊（Pearson）相关性距离  切比雪夫（Chebychev）距离  块（Block）距离  闵考斯基（Minkowski）距离  幂（Power）距离 10.2.2 分类数据之间的距离  卡方度量  Phi方度量 10.3 类之间的距离  SPSS提供了7种计算两个类距离的方法。  组间连接法（Between-groups Linkage）  组内连接法（Within-Groups Linkage）  最近邻元素法（Nearest Neighbor）  最长距离法（Furthest Neighbor）  质心聚类法（Centroid Clustering）  中