SPSS判别分析与聚类分析指南

"SPSS16实用教程-第8章聚类分析与判别分析" 在统计学中，聚类分析和判别分析是两种重要的分类统计方法，它们各自有特定的用途和假设条件。 聚类分析（Cluster Analysis）旨在通过对样本数据的分析，根据它们的相似性自动形成类别，这一过程无需预先设定分类标准。聚类分析分为Q型聚类和R型聚类，前者关注样本间的相似性，后者关注变量间的相似性。聚类分析包括快速聚类分析（K-Means Cluster Analysis）和层次聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）。K-Means适合处理大量观测值，因为它计算效率高，而层次聚类则适用于观测值数量相对较少的情况，它能提供更详细的类别结构信息，但可能在大数据集上处理困难。 判别分析（Discriminant Analysis）则是另一种分类方法，它的目标是对已知类别的样本进行预测，找出最佳的分类边界。判别分析有以下假定： 1. 预测变量（特征）服从正态分布。 2. 预测变量之间相互独立，不存在显著相关性。 3. 不同类别间，预测变量的均值和方差是不相关的。 4. 变量需为连续变量，而因变量（类别）是离散的。 5. 各类别的预测变量相关性一致。 在实际应用中，聚类分析主要用于发现数据的内在结构，是一种探索性分析，结果可能因方法选择和参数设置而有所不同。而判别分析则更侧重于建立预测模型，将新样本分配到已知的类别中，适用于已知分类情况的数据分析。 SPSS软件提供了执行这两种分析的功能。层次聚类分析通过构建树状图（Dendrogram）来展示类别间的关联，而快速聚类分析则利用距离度量来确定样本的归属。判别分析则可以通过线性或非线性模型来构建分类规则，并能评估模型的性能，如判别函数的正确分类率。 在SPSS16的教程中，用户将学习如何运用这些方法进行实际操作，包括设置参数、解读结果以及评估分析的有效性。通过这两个工具，研究人员能够更好地理解和解释他们的数据，从而进行有效的决策和预测。