SPSS聚类分析实战：K-均值与样本分类

"本资源主要介绍了如何使用SPSS软件进行聚类分析，包括K-均值聚类和快速样本聚类的过程，并提到了聚类分析与判别分析的区别。" 在统计学和数据分析中，聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的观测值或对象分组到不同的类别中，使得同一类内的对象相似度较高，而不同类之间的对象相似度较低。SPSS提供了一些工具来执行这种分析。 8.1.1 聚类分析 聚类分析可以分为样品聚类和变量聚类。样品聚类关注的是观测值（案例）的分类，例如，根据特定标准选拔运动员或组织课外活动小组。而变量聚类则旨在识别一组独立且具有代表性的变量，这有助于简化数据，如衣服号码或鞋号的标准化，以便于批量生产。 8.1.2 判别分析 判别分析则是一种有监督的学习方法，它基于已知的观测值分类和其对应的特征值，构建判别函数，用于预测新观测值的类别。这种分析常见于生物学分类，如动物学家对动物的分类和归属判断。 8.1.3 SPSS中的聚类与判别分析过程 在SPSS中，聚类分析可以通过以下两个过程实现： - K-Means Cluster: 用于快速观测量聚类，如在drink.sav数据集中，选择Analyze > Classify > K-Means Cluster，将变量选入，设置类群数量，可选择保存聚类结果。 - Hierarchical Cluster: 提供分层聚类，适用于观测量和变量聚类，可根据需求进行更细致的层次划分。 判别分析在SPSS中通过Discriminant过程完成，它要求已知观测值的分类，并基于这些已知信息建立判别模型。 8.2 快速样本聚类过程(QuickCluster) QuickCluster是SPSS中的一个快捷工具，采用K-均值算法进行观测量聚类。用户可以设置聚类的数量、初始中心点和是否保存结果。例如，对运动员数据进行分类，可以选择Analyze > Classify > K-Means Cluster，设置变量和聚类数目，如4个类，查看最终类中心和各类的观测值数量。 总结来说，SPSS提供了强大的工具来执行聚类分析和判别分析，这些方法在科学研究、市场研究、生物分类等多个领域都有广泛应用。通过理解并熟练运用这些工具，我们可以更好地理解和组织复杂的数据集，揭示隐藏的结构和模式。