SPSS教程：层次聚类与判别分析详解

在SPSS 16实用教程的第8章中，详细探讨了聚类分析与判别分析这两种重要的统计分析方法。本章主要聚焦于层次聚类分析与快速聚类分析，以及判别分析的应用。 层次聚类分析是基于样本数据的亲密程度进行自动分类的一种方法，分为Q型聚类和R型聚类。Q型聚类关注的是每个观察点到其他所有类别的距离，而R型聚类则从一个包含所有观察点的初始类别开始，逐步细分形成最终的类别结构。这种方法不依赖预先设定的类别数量，具有探索性，但可能会因研究者而异，得出的聚类结果可能不一致。 快速聚类分析（K-Means Cluster Analysis）适合处理大规模数据集（通常观察值超过200个），因为它能够更有效地处理大量观察值，其图形更为紧凑，易于解释。与之相对的是层次聚类分析，它通过逐步合并或分割的方式形成类别，但在大型数据集上计算复杂度较高。 判别分析则是另一种用于分类的方法，尤其是针对已知类别或个案进行分类的情况。它假设类别间存在明确的差异，旨在找出最佳的分类规则，以便准确地将新观测值分配到已知类别中。判别分析与聚类分析的区别在于，前者是确定性分析，需要预先设定类别，而后者是无监督学习，无需预设类别。 总结来说，本章介绍了统计学中两类关键的分类统计方法：聚类分析，特别是层次聚类和快速聚类，以及判别分析，它们各自适用于不同的场景，帮助研究人员理解数据的内在结构并进行有效的分类。理解和掌握这些方法对于数据分析人员来说至关重要，能够在实际项目中提高数据挖掘和模式识别的能力。