SPSS：聚类与判别分析详解及其步骤

在SPSS软件中，聚类分析和判别分析是两种常用的数据挖掘技术，用于探索和组织数据中的模式，帮助我们理解和区分不同的类别。聚类分析是一种无监督学习方法，主要目的是根据事物的相似性自动将个体分成不同的组，而判别分析则是有监督学习，需要已知类别信息来建立分类模型。 1. **聚类分析** - SPSS提供了两种聚类方法： - K-MeansCluster：适用于观测量的快速聚类，用户可以选择类别数量、初始化类中心，以及是否保存聚类结果或中间数据。 - HierarchicalCluster：更为灵活，可以处理观测量和变量聚类，通过层次结构揭示数据内部的复杂关系。 - 类型划分：样品聚类（如运动员选拔）和变量聚类（如衣服尺寸标准化）是常见的应用场景。 2. **判别分析** - 判别分析基于已知的数值变量和分类信息，目标是构建判别函数，用于预测未知样本的类别。 - 判别分析不同于聚类分析，它需要预先知道样本的分类情况。 - 在SPSS中，使用Discriminant方法进行判别分析，用户可以设置检验方法（如默认的Wilks’ Lambda）以及输出分类函数系数和相关矩阵。 3. **操作步骤** - 打开"disc.sav"数据文件后，选择Analyze > Classify路径下的相应工具。 - 对于K-MeansCluster，设置变量、类别数量、初始中心点设定等。 - 在Discriminant分析中，设置Grouping Variable，范围和独立变量，选择检验方法和输出统计量。 - 用户可以根据需求调整Display选项，如生成summary table和Leave-one-out classification表，以及调整Prior Probability设置。 4. **输出内容** - 分析结果可能包括各类别的中心点、每个观测值所属的类、Fisher分类函数系数和分类准确性评估矩阵，这些信息有助于理解数据的内在结构和变量间的区分度。 5. **应用领域** - 聚类分析和判别分析在自然科学、社会科学、工农业生产等领域广泛应用，例如动物分类、消费者行为分析、产品质量控制等。 利用SPSS的聚类和判别分析功能，用户可以根据具体问题的需求，选择合适的方法，对数据进行深入挖掘，以实现有效的数据组织和预测。通过设置合适的参数和输出选项，可以获得有助于决策的关键信息。