SPSS实战：K-均值聚类分析饮料数据

本篇文章主要介绍了在SPSS软件中如何进行聚类分析，特别是K-均值聚类方法的应用。K-均值聚类是一种常见的无监督学习算法，适用于对观测值（样本）进行分类，也称为Q型聚类。它通过将数据集中的对象分配到预先未知的类别，使得同一类内的对象彼此相似，而不同类之间的对象差异较大。 在使用SPSS实现K-均值聚类时，以数据drink.sav为例，用户需要选择Analyze > Classify > K-Means Cluster，然后选择要分析的变量，如热量（calorie）、咖啡因（caffeine）、钠（sodium）和价格（price），并设置想要分的类数（例如3类）。为了了解每个样本被分配到哪个类别，可以选择保存并查看Cluster Membership结果。 文章提到，由于K-均值聚类只能进行Q型聚类，如果要对变量（指标）进行R型聚类，需要先将数据转换为行向量，即将观测值转换为列。此外，文章强调了聚类分析中的距离度量概念，如欧氏距离，它是计算点与点之间最简单的方式，但实际应用中，可能还会选择其他距离度量方法，如相似性度量，其与距离成反比，距离越短表示两点越相似。 在多维度的数据中，如饮料数据的四个变量构成的四维空间，计算距离和类间距离时，可以选择不同的策略，如最近邻距离、最远点距离或类别中心之间的距离。软件通常提供了选项让用户选择合适的距离度量，尽管不同的选择可能影响结果，但通常不会产生显著的偏差。 最后，文章指出，聚类分析并不预先假设类别的数量，而是根据数据本身的结构进行自动划分，这是其灵活和无监督性质的体现。通过对数据的分析，可以得到有用的洞察，例如饮料数据中可能存在的潜在消费群体或市场细分。 这篇文章提供了关于在SPSS中使用K-均值聚类技术进行数据分析的具体步骤，并深入讨论了聚类分析中的关键概念，包括距离度量和类别划分方法，这对于理解和应用聚类分析在实际问题中具有重要意义。