聚类分析法流程图,聚类分析的一般步骤

首页 > 教育 > 作者:YD1662024-05-18 02:04:32

在进行Kmeans聚类分析时SPSSAU默认输出误差平方和SSE值,该值可用于测量各点与中心点的距离情况,理论上是希望越小越好,而且如果同样的数据,聚类类别越多则SSE值会越小(但聚类类别过多则不便于分析)。

SSE指标可用于辅助判断聚类类别个数,建议在不同聚类类别数量情况下记录下SSE值,然后分析SSE值的减少幅度情况,如果发现比如从3个聚类到4个类别时SSE值减少幅度明显很大,那么此时选择4个聚类类别较好。

二、分层聚类

1.准备工作

(1)研究目的

从分析角度上看,聚类分析可分为两种,一种是按样本(或个案)聚类,此类聚类的代表是K-means聚类方法;另外一种是按变量(或标题)聚类,此类聚类的代表是分层聚类。

(2)数据类型

聚类分析法流程图,聚类分析的一般步骤(17)

2.上传数据到SPSSAU

登录账号后进入SPSSAU页面,点击右上角“上传数据”,将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。

聚类分析法流程图,聚类分析的一般步骤(18)

3.SPSSAU操作

(1)拖拽分析项

1) SPSSAU进阶方法→分层聚类。

聚类分析法流程图,聚类分析的一般步骤(19)

2)检查

检查分析项是否都在左侧分析框中。

3)进行拖拽

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