SPSS聚类分析入门教程：K-means与层次聚类详解

本资源是一份关于SPSS聚类分析的专业PPT，主要针对的是统计软件SPSS在数据挖掘中的一个重要应用方法——聚类分析。SPSS，全称为Statistical Package for Social Science，最初由美国斯坦福大学研究生在20世纪60年代末开发，后来发展成为Statistical Product and Service Solutions公司的重要产品。该软件自1975年成立总部以来，经历了从DOS版本到Windows版本的不断迭代，现已有16.0版本。 聚类分析是无监督学习的一种，它主要用于将数据对象根据其内在相似性自动分组，而无需预先定义分类。本PPT着重介绍了两种常见的聚类方法： 1. **K-means cluster**：这是一种基于距离的聚类算法，用户需要指定类别数（NumberofClusters）。K-means过程包括迭代分类（Iterateandclassify）和只分类（Classifyonly）两种模式。它通过初始设定的类别中心点，每次迭代都将数据点分配到最近的类别中心，直至收敛。 2. **Hierarchical cluster**：也称为系统聚类，是一种层次聚类方法。它允许用户不确定类别数，通过计算数据对象之间的相似性，构建一棵聚类树。在聚类过程中，有两类链接方法可供选择：类间平均链锁法（Between-groupslinkage）和类内平均链锁法（Within-groupslinkage），以及最近邻法（Nearestneighbour）。 这份PPT适合对SPSS有基本了解，希望进一步学习聚类分析初学者，或者非统计学专业人员使用。通过讲解，用户可以掌握如何在实际工作中运用SPSS进行数据预处理、聚类结果评估，并理解不同方法的适用场景。无论是对于数据分析初学者还是经验丰富的专业人员，这份材料都提供了一个清晰、易于理解的指导框架。