k-means++聚类spss

K-means聚类在SPSS中使用较为快捷方便。首先，需要指定需要划分的类的个数，即K值，选择K个数据对象作为初始聚类中心。然后，计算各个数据对象到这K个聚类中心的距离，并据此进行归类。接下来，不断重复计算聚类中心和重新归类的步骤，直到得到较优的聚类结果。在SPSS中，可以直接划分类别，仅进行分类而不进行迭代。

对于k-means聚类，在SPSS中的具体方法我没有查到相关信息。如果你需要更详细的信息，建议您查阅SPSS的官方文档或者向SPSS的技术支持团队咨询，他们会提供更准确的信息和帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类](https://blog.csdn.net/m0_63639368/article/details/124395427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [spss--K_means快速聚类（随笔笔记）以及和Python实现K_means聚类的比较](https://blog.csdn.net/PY_smallH/article/details/120783492)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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