SPSS聚类分析详解：K-means与系统聚类法

"该资源是关于SPSS软件中聚类分析的夏季教师特训课程，主要涵盖K-means聚类和层次聚类两种方法，强调了聚类分析的基本原理、距离测量、变量选择、共线性问题、异常值处理、分类数选择以及实际操作中的注意事项。" 聚类分析是一种无监督学习方法，它根据数据对象之间的相似性或距离来组织数据，将相似的对象归入同一类，从而揭示数据内在的结构。在商业领域，聚类分析常用于市场细分、消费者行为研究和抽样方案设计等。 1. K-means Cluster过程：这是一种迭代的聚类算法，需要预先设定类别数量。它选择一些观测作为初始聚类中心，然后根据其他观测与这些中心的距离进行分类。不断更新聚类中心直至聚类不再发生变化。K-means算法适用于大数据集，但要求变量为连续性，并且对初始类中心的选择敏感。 2. Hierarchical Cluster过程：又称系统聚类，它通过逐步合并最接近的类来构建层级结构。可以形成任何数量的类，无需预先指定。层次聚类分为凝聚型和分裂型，更灵活但计算量较大。 在进行聚类分析时，要注意以下几点： - 距离测量：SPSS通常提供多种距离度量方式，如欧氏距离、曼哈顿距离等，选择合适的距离度量对结果影响较大。 - 变量选择：应选择对类间差异有显著影响的变量，避免无关变量导致错误的分类结果。 - 共线性问题：高度共线性的变量可能干扰聚类，建议在分析前进行预处理，如主成分分析。 - 异常值处理：异常值可能对聚类结果产生严重影响，需要尽可能识别并处理。 - 分类数确定：实践中，2到8类通常较为合适，但具体数目需结合实际领域知识。 - 标准化：当变量变异程度差异过大时，进行标准化可以改善结果，但可能降低某些变量的重要性。 SPSS暑期教师特训班提供的实例展示了如何在实际操作中应用这两种聚类方法，包括使用自带数据文件进行K-means聚类分析，并通过方差分析表和均数描述来解释结果。层次聚类过程则未详述，但通常涉及距离矩阵的计算和 dendrogram 的绘制，帮助理解类别的合并过程。理解并掌握这些要点，对于进行有效的聚类分析至关重要。