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对数据进行一定条件下的分类分组是数据分析中经常需要的环节,IBM SPSS Statistics为用户提供了几种常用的分类方法:快速聚类、二阶聚类和系统聚类。
接下来我们就简单演示一下SPSS的系统聚类分析方法该如何使用。
一、系统聚类
系统聚类也叫做分层聚类,主要的分析思路是将每个个体看做是一类,再将相似度较高的个体组成新的一类,再将新类之间根据相似度重复合并,直到归类结束。
常用的系统聚类方法有最短距离法、最长距离法、质心距离法等。
图1:功能位置
SPSS的系统聚类功能在“分析”菜单下的“分类”中,点击可进入系统聚类分析的操作窗口。
二、操作方法
1.数据样本
图2:数据样本
聚类分析适用于基数较大的数据样本,为了便于理解,我们这里选择的是一份学生成绩单作为示例。
2.变量设置
图3:变量设置
我们这里是依据学生的单科成绩、平均成绩和总成绩进行分析,所以将这些变量都移入“变量”窗口作为聚类依据。
学生序号移入“标注个案”窗口,注意这个窗口只能接受字符串格式的变量,必要时需要进行变量的格式修改。
选择个案聚类,输出内容勾选统计量和图。
3.统计量
图4:统计量设置
这个对话框设置的是输出统计量,合并进程表是每个进程中被合并的类和类间距离,相似性矩阵是观测值之间的距离矩阵。
聚类成员输出的是成员所属分类的设置,选择“无”即可。
4.绘制
图5:绘制设置
我们将聚类图形设置为谱系图,冰柱图设置为全部聚类,方向设置为垂直方向。
5.方法
图6:聚类方法
前文我们有简单提到几种聚类方法,这个对话框内显示了所有SPSS中可用的聚类方法,我们选择质心聚类法。
度量标准有三个,区间、计算和二分类,一般数据使用的是区间度量,选择区间中的平方欧式距离。
在这个分析方法中,标准化和转换度量不需要进行特殊设置。
6.保存
图7:保存设置
用户可以设置保存的内容,可以不保存任何信息;也可以选择保存单一方案,即将每一步的变量信息保存到新变量;或者选择制定方案范围,设置保存的上下限,本例中不做过多设置。
7.分析
图8:谱系图
在输出日志中会查看到多个图表,我们这里对谱系图做一个简单说明:如上图,被树状连接的个案间、分类间具有相似性,从中我们可以发现多种分类方法,图中标示的是较为明显的一种,共分为五类,有两个个案单独成一类。
三、小结
系统聚类的概念比快速聚类复杂一点,但结果更为多样,适合分析者尝试多种类型的分类分析操作。
标签: SPSS系统聚类分析
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