SPSS聚类分析实战：K-means与Hierarchical方法详解

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。