SPSS聚类分析详解：混合类型变量处理

该资源是一份关于SPSS聚类分析的经典PPT，主要讨论了如何处理混合类型的变量以及SPSS中两种主要的聚类方法——K-means聚类和层次聚类。 在数据分析中，混合类型的变量是非常常见的情况，一个数据库可能包含数值型、类别型、二元变量等多种类型的数据。在进行聚类分析时，如何处理这些不同类型的变量至关重要。聚类分析旨在无预先设定类别的情况下，根据数据的相似性或相异性来对对象进行分组。在计算对象之间的相异度时，会考虑到变量的缺失值和不对称二元变量的情况。如果某个变量的值在两个对象中都缺失，或者都是0并且该变量是不对称的二元变量，那么该变量对该对象相异度的贡献为0，否则为1。 SPSS是一款广泛使用的统计分析软件，起源于20世纪60年代，随着时间的发展不断更新，提供了丰富的统计分析功能，包括但不限于分类分析。在SPSS中，聚类分析分为两种主要方法： 1. K-means聚类：用户需要指定类别数量，程序会通过迭代过程不断调整对象的分类，以最小化各类别内部的差异。在这个过程中，可以设置不同的初始化方法，如" Iterate and classify"（迭代并分类）和" Classify only"（仅分类）。 2. 层次聚类：这种方法不需预先设定类别数，系统会根据所有对象的初始关系逐步构建聚类树。在SPSS中，可以选择" Cases"（对象聚类）或" Variables"（变量聚类），并采用" Between-groups linkage"（类间平均链锁法）或" Within-groups linkage"（类内平均链锁法）等不同的链接方法来构建聚类树。 在实际应用中，选择合适的聚类方法取决于研究目标和数据特性。K-means聚类适合于大样本且类别数量已知的情况，而层次聚类则更灵活，尤其在类别数量不确定时，能够展示出数据的层次结构。正确理解和运用这两种聚类方法，能够帮助研究人员更好地探索数据的内在结构和模式。