聚类分析入门：SPSS实现K-均值聚类

"该资源是一份关于如何使用SPSS进行聚类分析的课件，主要讲解了K-均值聚类方法，并以饮料数据drink.sav为例进行操作演示。聚类分析是统计学中的一种无监督学习方法，用于将数据按照其内在特性自然地分组，分为Q型聚类（对观测值分类）和R型聚类（对变量分类）。" 在聚类分析中，K-均值聚类是一种常见的方法，适用于Q型聚类。在SPSS中执行K-均值聚类的步骤如下： 1. 打开数据文件drink.sav，它包含了16种饮料的热量、咖啡因、钠和价格这四个变量。 2. 进入菜单栏选择“Analyze” -> “Classify” -> “K-Means Cluster”。 3. 在弹出的对话框中，将calorie、caffeine、sodium和price这四个变量拖拽到“Variables”区域。 4. 在“Number of Clusters”选项中设定想要创建的类别数量，例如3类。 5. 如果需要记录每个样本属于哪个类别，可以选择“Save”，并在子对话框中勾选“Cluster Membership”。 聚类分析的基本思想是通过计算数据之间的距离来判断它们的相似性，从而将相似的数据归为一类。在这个过程中，距离的定义至关重要，常见的距离度量方法有欧式距离，它基于各变量之间的差异计算。对于高维数据，如饮料数据，虽然不能直观地描绘在三维或四维空间中，但依然可以根据各个维度的数值计算距离。 在聚类分析中，有单点类、多点类的概念。单点类是最基础的，而多点类则需要定义类间距离，如最近点距离、最远点距离或类中心距离。不同的距离计算方法可能导致聚类结果的微小差异，但总体上不会改变聚类的主要趋势。 聚类分析的应用广泛，例如在市场细分、生物信息学、社会科学研究等领域。通过对数据的无监督分析，可以发现隐藏的模式和结构，帮助我们理解数据的内在联系，而无需预先设定类别。在本课件中，通过实际操作和示例数据，学习者可以掌握SPSS中进行聚类分析的基本技能。