SPSS聚类分析.pdf
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1、SPSS 聚类分析_详解SPSS 聚类分析一个案例演示聚类分析全过程案例数据源:有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自 SPSSforWindows统计分析data11-03。点击下载【一】问题一:选择那些变量进行聚类?采用“R 型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类,是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定,而且还有花费不少成本,如果都纳入分析的话,岂不太麻烦太浪费?所以,有必要对4个变量进行降维处理,这里采用 spssR 型聚类(变量聚类),对4个变量进行降维处理。
2、输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同,这一次我们先确定用相似性来测度,度量标准选用pearson 系数,聚类方法选最远元素,此时,涉及到相关,4个变量可不用标准化处理,将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1,说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了,个人觉得冰柱图很复杂,看起来没有树状图清晰明了。从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903,最大,二者选其一即可,没有必要都作为聚类变量,导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量,可以根据专
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