spss kmeans聚类
时间: 2023-08-18 14:06:01 浏览: 48
K-Means聚类算法是一种常用的聚类算法,它可以将样本划分为由类似的对象组成的多个类。首先,需要指定需要划分的簇的个数K值,也就是类的个数。然后,随机选择K个数据对象作为初始的聚类中心。接下来,计算其余的数据对象到这K个初始聚类中心的距离,并将数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中。然后,调整新类并重新计算出新类的中心,类的中心有点像样本的重心。循环步骤三和四,看中心是否收敛,如果收敛或达到迭代次数则停止循环,结束聚类过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [聚类算法:K-means聚类与系统(层次)聚类SPSS操作](https://blog.csdn.net/yanyanwenmeng/article/details/105794136)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [SPSS实现快速聚类(K-Means/K-均值聚类)](https://blog.csdn.net/weixin_44255182/article/details/108969852)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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