SPSS聚类与判别分析：冰柱图解析

"该资源主要介绍了SPSS软件中进行聚类分析和判别分析的方法，特别是冰柱图在数据可视化中的应用。" 在数据分析中，冰柱图（icicle plot）是一种特殊的数据可视化工具，常用于展示层次聚类的结果。在SPSS中，聚类分析是一种探索性数据分析技术，用于发现数据集中的自然群体或类别，它基于数据点之间的相似性或距离进行分组。聚类分析分为样品聚类和变量聚类： 样品聚类侧重于将观测值（例如，不同个体或样本）归类到具有相似属性的组中。这种分析可以应用于各种场景，如选拔运动员或组织课外活动小组。SPSS提供了Hierarchical Cluster（分层聚类）和K-Means Cluster（快速聚类）两个过程来执行样品聚类。 变量聚类则关注于寻找一组互斥且最具代表性的变量，以减少数据维度而不失重要信息。例如，衣服号码或鞋码的分类就是变量聚类的应用。通过变量聚类，可以简化生产流程，如批量制造。 判别分析与聚类分析不同，它是一种预测性分析方法，用于根据已知的分类信息和特征变量值来构建判别函数，以便对未知分类的新观测值进行预测。在SPSS中， Discriminant过程可用于执行判别分析，常见于生物学分类或其他需要对个体归属进行判断的领域。 在SPSS中，执行聚类分析和判别分析的路径为：Analyze -> Classify。K-Means Cluster用于快速聚类，Hierarchical Cluster支持分层聚类，而Discriminant则用于执行判别分析。例如，在一个快速聚类实例中，用户可以选择将运动员按特定变量（x1, x2, x3）分为4个类别，查看最终类中心和每个类别的观测数量。 这些分析方法对于理解和解释数据的内在结构以及预测未知数据的类别至关重要，尤其在自然科学、社会科学和工业应用中。通过对数据进行聚类和判别分析，可以揭示隐藏的模式，指导决策，简化复杂性，并提高模型的预测能力。