SPSS操作方法聚类分析.docx

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SPSS操作方法聚类分析

实验指导之一

聚类分析的SPSS操作方法

•系统聚类法

实验例城镇居民消费水平通常用下表中的八项指标来描述。

八项指标间存在一定的线性相关。

为研究城镇居民的消费结构，需将相关性强的指标归并到一起，这实际上就是对指标聚类。

实验数据表2001年30个省。

市，自治区城镇居民月平均消费数据

x1人均粮食支出（元/人）x5人均衣着商品支出（元/人）

X2人均副食支出（元/人）X6人均日用品支出（元/人）

X3人均烟、酒、茶支出（元/人）X7人均燃料支出（元/人）

X4人均其他副食支出（元/人）X8人均非商品支出（元/人）

北京

天津

河北

山西

内蒙古

辽宁

吉林

黑龙江

上海

江苏

浙江

安徽

福建

江西

山东

河南

湖北

湖南

13.23

广东

广西

海南

四川

贵州

云南

西藏

陕西

甘肃

青海

宁夏

新疆

系统聚类法的SPSS操作：

1.从数据编辑窗口点击Analyze—Classify—HierachicalCluster,（见

图1）

图1系统聚类法

打开层次聚类法对话如图2。

图2系统聚类法对话框

选择需要进行聚类分析的变量进入Variable框内后，在Cluster栏中选择聚类类型，SPSS有两种层次聚类方法：

Cases对样品聚类（Q型；系统默认），

Variable对指标变量聚类（R型），本例选择。

在Display栏中选择默认的输出项。

2.点击Statistics按钮，打开对话框如图3.

图3Statistics对话框

Agglomerationschedule输出凝聚状态表（聚类进度表）；本例选择

Ploximitymatrix输出个体间的距离矩阵，本例选择。

ClusterMembership栏中显示每个观测量被分派到的类。

None不输出。

本例选择。

Simplesolution指定分类数，并输出样本所属类，单一解。

Rengeofsolution指定输出从m到n类的各样本所属类。

多个解。

选好后返回主对话框。

3.单击Method按钮，打开对话框如图4-1.

ClusterMethod:

选择聚类方法：

SPSS中提供7种聚类方法，分别是：

类间平均，类内平均，最短距离，最长距离，重心法，中值法，最小平方和法。

本例选择类间平均。

Measure栏：

对距离的测度方法选择

SPSSt提供了三种类型：

Interval等间距度量的变量（连续型），Counts计数型变量（离散型）和Binary二值变量。

Interval等间隔测度的变量方法包括：

Euclideandistanee欧氏距离；

SquaredEuclideandistanee欧氏平方距离；

Cosine夹角余弦（R型聚类）；

PearsonCorrelation皮尔逊相关系数距离（R型聚类），本例选择此项。

Chebyehev契比雪夫距离；

block距离；

Minkowski明氏距离；

Customized用户自定义距离--即变量绝对值的第p次幕之和的第r次根。

p与r由用户指定。

图4-1Method对话框

TransformValues栏，选择消除数量级差的方法（见图4-2），依次是:

None不作处理（系统默认）；本例选择此项。

Zscores标准化处理；

Range-1to1各变量值除全距；

Range0to1各变量值减最小值后除全距；

Maximummagnitudeof1各变量值除最大值；

Meanof1各变量值除以均值；

Standarddeviationof1各变量值除以标准差。

图4-2Method对话框

4.单击Plots按钮，打开对话框如图5.

图5Plots对话框

Dendrogram表示输出树形图，本例选择此项。

Icicle表示输出冰柱图。

其中，

Allclusters表示输出聚类分析每个阶段的冰柱图；本例选择此项。

Specifiedrangeofcluster表示只输出某个阶段的冰柱图，输入从第

几步开始到第几步结束，中间间隔几步。

Orientationk栏中指定如何显示冰挂图：

Vertical纵向显示，本例选择此项。

Horizontal横向显示。

图6SaveNewVariables对话框

5.单击Save按钮，打开SaveNewVariables对话框，如图6所示。

选择是否将聚类的结果以变量形式保存在数据文件中。

变量名为：

clun_m，

其中n表示类数，m表示第m次分析。

ClusterMembership栏

None不输出

Simplesolution指定分类数，并输出样本所属类。

单一变量。

Rengeofsolution指定输出从m到n类的各样本所属类。

多个变量。

当选择结束后，在主对话框中点击0K可得下面的输出表和图。

ProximityMatrix两两变量间距离矩阵（相关系数矩阵）

Case

MatrixFileInput

人均粮

人均副

人均燃

食支岀

人均烟、

人均其他

人均衣着

人均日用

料支岀

人均非商

（元/

酒、茶支岀

副食支岀

商品支岀

品支出

（元/

品支出

人）

（元/人）

人）

（元/人）

人均粮食支岀

（元/人）

.000

.334

.197

.349

.319

人均副食支岀

（元/人）

.334

.000

.399

.716

.414

.835

人均烟、酒、茶支出（元/人）

.000

.533

.497

.033

人均其他副食支出（元/人）

.399

.533

.000

.698

.478

.313

人均衣着商品支出（元/人）

.497

.698

.000

.284

人均日用品支出

（元/人）

.197

.716

.033

.478

.284

.000

.408

.710

人均燃料支岀

（元/人）

.349

.414

.408

.000

.399

人均非商品支出

（元/人）

.319

.835

.313

.710

.399

.000

AverageLinkage（BetweenGroups）类间平均

AgglomerationSchedule凝聚状态进度表；

Stage

ClusterCombined

Coefficient

StageClusterFirst

Appears

NextStage

Cluster1

Cluster2

Cluster1

Cluster2

.835

.713

.698

.515

.407

.299

.004

凝聚状态进度表：

第一列（Stage）表示聚类的进度顺序；第二、三列（Clustercombine）表示每一步将哪两类合并；第四列（Cofficients）表示被合并的两类之间的距离；第五、六列（StageClusterFirstAppares）表示被合并的两类上一

次合并分别是在哪一步形成的。

0表示被合并的类为单个样品。

最后一列（NextStage）表示每一步形成的新类将在哪一步参与下一次合并。

VerticalIcicle冰柱图

Case

人

均

人

衣

苴

/、

均

人

均

人

着

他

烟、

均

日

非

均

商

副

酒、

燃

用

商

副

粮

品

食

茶

料

品

食

支

岀

（元

（

元/

Numberofclusters

人）

Dendrogram表示输出树形图（谱分析图）

******HIERARCHICALCLUSTERANALYSIS******

DendrogramusingAverageLinkage（BetweenGroups类间平均）

RescaledDistaneeClusterCombine

CASE0510152025

LabelNum++++++

X22

X88

X66

X77

X11

X44

X55

X33

K-聚类法的具体操作

以例为例，说明快速聚类法的操作过程。

1.在数据窗口单击AnalyzefClassifyfK-MeanCluster打开对话框（见图7）

图7K-MeansClusterAnalysis对话框

将变量选入Variables栏；

将标识变量选入LabelCases栏（可省略）

将分类数输入Numberof框（系统默认为2）,本例中选择4.

Method栏聚类方法栏

Iterateandclassify（按K-means算法）叠代分类（系统默认）。

Classifyonly仅按初始类别中心点分类（不叠代）。

Centers类中心数据的输入与输出（可省略）

Readinitialfrom使用指定数据文件中的数据作为初始类中心（文件

格式参考Writefinalas文件格式）

选择Writefinalas把聚类结果中的各类中心数据保存到指定的文件。

本例中选择系统默认项。

2.单击Iterate按钮，打开Iterate对话框如图8所示：

MaximumIterations限定K-Means算法的迭代次数，系统默认值10

ConvergeneeCriterion-指定限定收敛标准，系统默认值为0。

Userunningmeans限定在每个观测量被分配到一类后即刻计算新的类中心，不选此项表示只有当全部样本的类分配完后再计算类中心，可以节省运算时间，所以一般情况下不选择此项。

本例中选择默认项。

图8Iterate对话框

3.单出Save按钮，打开Save对话框见图9.

ClusterMember在原数据文件中保存分类结果（本例选择）

Distaneefromclustercenter在原数据文件中保存各观测量距

所属类中心间的欧氏距离。

图9Save对话框

4.单击Options按钮，打开Options对话框见图10。

Statistics栏

Initialclustercenters输出初始类中心。

ANOVAtable输出方差分析表

Clusterinformationforeachcase每个观测量的分类信息（分类结

果和该观测量距所属类中心的距离等）

图10Options对话框

MissingValues栏

Excludecaseslistwise将出现在Variables变量表中变量带有缺失值得

观测量从分析中剔除（系统默认）

Excludecasespairwise只有当一个观测量的全部聚类变量值均缺失时才

将其从分析中剔除，否则根据所有其他非缺失变量值把它分配到最近的一类中去。

全部选择完成后得到输出结果。

InitialClusterCenters初始类中心

Cluster

1234

人均粮食支岀

（元/人）

人均副食支岀

（元/人）

人均烟、酒、饮料支岀

（元/人）

人均其他副食支岀

（元/人）

人均衣着支岀

（元/人）

人均日用杂品支出

（元/人）

人均水电燃料支岀

（元/人）

人均其他非商品支出

（元/人）

Iteration

ChangeinClusterCenters

.000

a.Convergenceachievedduetonoorsmallchangeinclustercenters.

Themaximumabsolutecoordinatechangeforanycenteris.000.Thecurrentiterationis3.Theminimumdistancebetweeninitialcentersis.

ClusterMembership（聚类结果）

CaseNumber

地区

Cluster

Distance

北京

天津

河北

山西

内蒙古

辽宁

吉林

黑龙江

上海

江苏

浙江

安徽

福建

江西

山东

河南

湖北

湖南

广东

.000

广西

海南

重庆

四川

贵州

云南

西藏

陕西

甘肃

青海

宁夏

新疆

聚类结果中的第四列显示的是各样本与其所属类的中心之间的距离。

上述结果可通过“save”按钮设置，保存至原始数据文件中。

FinalClusterCenters类中心

ANOV方差分析表

Cluster|

Error

Sig.

MeanSquare

x1人均粮食支出（元/人）

.082

x2人均副食支出（元/人）

.000

x3人均烟、酒、饮料支出（元/人）

.003

x4人均其他副食支出（元/人）

.000

x5人均衣着支出（元/人）

.003

x6人均日用杂品支出（元/人）

.000

x7人均水电燃料支出（元/人）

.001

x8人均其他非商品支出（元/人）

.000

327

TheFtestsshouldbeusedonlyfordescriptivepurposesbecausetheclustershavebeenchosentomaximizethedifferencesamongcasesindifferentclusters.Theobservedsignificancelevelsarenotcorrectedforthisandthuscannotbeinterpretedastestsofthehypothesisthattheclustermeansareequal.

由输出结果知，8个变量指标中除了第一个变量外，其它指标对分类的贡献是显著的。

Cluster

NumberofCasesineachCluster

Cluster

Valid

Missing

.000

最终每类的样品个数

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