spss k均值聚类_K均值法与系统聚类法的异同

spss k均值聚类_K均值法与系统聚类法的异同总目录:SPSS学习整理SPSS实现快速聚类(K-Means/K-均值聚类)目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点目的利用K均值聚类对数据快速分类适用情景数据处理SPSS操作分析——分类——K-均值聚类最大迭代次数根据数据量,分类数量,电脑情况自己调整,能选多点就把上限调高点。SPSS输出结果分析在数据集最右两列保存了该个案的分类结果与到聚类中心的距离。由于没有自定义初始中心,系统设定了三个。迭代9次后中心值不变。最终个三个聚类中心以及他们

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总目录:SPSS学习整理

SPSS实现快速聚类(K-Means/K-均值聚类)


目的

利用K均值聚类对数据快速分类

适用情景

数据处理

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SPSS操作

分析——分类——K-均值聚类
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最大迭代次数根据数据量,分类数量,电脑情况自己调整,能选多点就把上限调高点。
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SPSS输出结果分析

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在数据集最右两列保存了该个案的分类结果与到聚类中心的距离。
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由于没有自定义初始中心,系统设定了三个。
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迭代9次后中心值不变。
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最终个三个聚类中心以及他们之间的距离
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两个变量的显著性都小于0.05,说明这两个变量能够很好的区分各类
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显示每个类有多少个案
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由于只有两个维度,可以很好的用Tableau展示分类效果,这张图为原始数据散点图,横轴:当前薪资;竖轴:初始薪资
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将分类好后的数据组QCL_1(个案分类编号)进行着色,得到上图,可以观察到Tableau很好得把数据分成了三类。

注意:K-均值聚类可能陷入局部最优解,产生原因和解决办法可以百度

知识点

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