怎样对数据进行聚类分析

发表时间：2024-07-22 05:48:08 来源：网友投稿

聚类分析用于将样本进行分类处理,通常是以定量数据作为分类标准;用户可自行设置聚类数量,如果不进行设置,系统会提供默认建议;通常情况下,建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。

SPSSAU操作如下：

聚类个数：聚类个数设置为几类主要以研究者的研究思路为标准，如果不进行设置，SPSSAU默认聚类个数为3，通常情况下，建议设置聚类数量介于3~6个之间。

标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。

保存类别：分析选择保存‘保存类别’，SPSSAU会生成新标题用于标识，也可以右上角“我的数据”处查看到分析后的“聚类类别”。

新标题类似如下：Cluster_********。

使用聚类分析对样本进行分类，使用Kmeans聚类分析方法，从上表可以看出：最终聚类得到4类群体，此4类群体的占比分别是20.00%,30.00%,20.00%,30.00%。整体来看4类人群分布较为均匀，整体说明聚类效果较好。

使用方差分析去探索各个类别的差异特征，从上表可知：聚类类别群体对于所有研究项均呈现出显著性(p<0.05),意味着聚类分析得到的4类群体，他们在研究项上的特征具有明显的差异性，具体差异性可通过平均值进行对比，并且最终结合实际情况，对聚类类别进行命名处理。

从上述结果看，所有研究项均呈现出显著性，说明不同类别之间的特征有明显的区别，聚类的效果较好。

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