SPSS聚类分析：K-means与层次划分方法详解

本资源是一份关于SPSS聚类分析的PPT，主要关注于划分（partition）方法，特别是K-means和层次聚类（Hierarchical cluster）。讲解内容包括： 1. SPSS背景：介绍了SPSS的发展历程，从1960年代末由斯坦福大学研究生开发，发展成为Statistical Package for Social Science（SPSS），再到Statistical Product and Service Solutions（SPSS Solutions），强调其易用性，适合统计初学者和非专业人员。 2. SPSS功能概述：提及SPSS的功能范围，其中分类分析是重点，包括无类别预设的聚类（聚类分析）和两种主要的聚类方法： - K-means聚类：这是一种迭代分类方法，用户需要指定类别数（NumberofClusters），有 Iterateandclassify（迭代分类）和 Classifyonly（仅一次分类）两种处理方式。K-means算法的核心是先选择初始类别中心点，然后根据这些中心点对数据点进行分配，不断优化直到达到收敛。 - 层次聚类（Hierarchical cluster）：这种方法不需要预先设定类别数，它将所有观测对象放入内存并应用不同的聚类算法。层次聚类的结果通常以聚类树的形式呈现，可以是基于组间的Between-groupslinkage（类间平均链锁法）或组内的Within-groupslinkage（类内平均链锁法）等链接度量。 3. 聚类过程详细步骤：对于K-means，用户需决定类别数和分类策略；而层次聚类则涉及创建一个从单个对象开始，逐步合并成更大类别的树形结构。 这份PPT旨在帮助学习者理解如何在SPSS中运用这两种常见的聚类方法，进行数据集的自动或逐步分类，以便于发现数据内在的结构和模式。这对于数据分析和挖掘具有实际应用价值。