SPSS聚类分析实战:K-means与Hierarchical方法详解
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更新于2024-08-15
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本资源是一份关于SPSS聚类分析的回顾性PPT,主要讨论了两种主要的聚类方法:K-means聚类和层次聚类。SPSS(Statistical Package for Social Science,社会科学统计软件包)是统计产品与服务解决方案公司开发的一款统计分析软件,特别适合统计初学者或非专业人士使用。
K-means聚类是一种有监督的聚类方法,它允许用户根据预先设定的类别数量(NumberofClusters)对大量数据进行逐步分类。这个过程包括迭代步骤,即首先确定初始的类别中心点,然后按照K-means算法进行分类,直至达到收敛。用户可以选择"Iterate and classify"或"Classify only"两种操作模式,前者执行完整的迭代过程,后者则只基于初始中心点进行分类。
另一方面,层次聚类(Hierarchical cluster)则是一种无监督的聚类方法,它允许用户在不知晓具体类别数的情况下进行分析。这种方法将所有样本一次性加载到内存中,可以根据不同的链接准则,如类间平均链锁法(Between-groups linkage)和类内平均链锁法(Within-groups linkage),或者最近邻法(Nearest neighbor)来构建聚类树。这种聚类方式可以生成一个完整的树状结构,帮助用户洞察数据内部的层次关系。
这份PPT可能还包含了一些实用的操作步骤、参数设置以及如何解读和解释聚类结果等内容,有助于学习者理解和应用SPSS进行数据分析,特别是针对大规模数据的分类任务。通过学习这些内容,用户可以提升在实际工作中对数据进行分组和发现潜在模式的能力。
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2023-03-16 上传
2023-06-06 上传
2023-05-28 上传
2024-03-12 上传
2023-05-05 上传
2024-05-14 上传
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