SPSS聚类分析详解：K-means与层次聚类

"该资源是一份关于SPSS聚类分析的PPT，主要介绍了SPSS软件的历史、功能以及聚类分析的两种主要方法——K-means聚类和层次聚类。PPT还详细讲解了这两种聚类方法的原理和参数设置，包括K-means中的类别数量设定和迭代分类方式，以及层次聚类中的观察对象和变量聚类选择及不同的链接方法。" SPSS，全称Statistical Package for Social Science，最初由斯坦福大学的研究生开发，现已成为Statistical Product and Service Solutions，是一款广泛应用的统计分析软件，尤其适合统计初学者和非专业人员。自1960年代末诞生以来，它经历了多次重大更新，从DOS操作系统到现在的Windows平台，提供16.0及以上版本。 在SPSS中，聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组到相似的类别中。PPT详细介绍了两种聚类方法： 1. K-means聚类：这是一种基于距离的聚类方法，用户需预先设定类别数量。算法首先随机选择类别中心，然后通过迭代过程将每个数据点分配给最近的类别中心，直到类别中心不再显著改变。用户可以选择“ Iterate and classify ”进行迭代分类，或者“ Classify only ”仅按初始类别中心进行分类。 2. 层次聚类（Hierarchical cluster）：这种方法不需要预设类别数，它会根据数据之间的相似性构建一个层次结构，即聚类树。用户可以选择 Cases 或 Variables 进行聚类，并选择不同的链接方法，如 Between-groups linkage（类间平均链锁法）和 Within-groups linkage（类内平均链锁法），来定义数据点之间的距离。 在实际应用中，选择合适的聚类方法和参数设置对于得出有效的分类至关重要。聚类分析广泛应用于市场细分、生物学研究、社会科学研究等领域，帮助研究人员发现数据中的自然群体结构。理解并熟练掌握SPSS中的聚类分析技巧，对于数据挖掘和数据分析工作具有重要意义。