SPSS實現快速聚類（K-Means/K-均值聚類）

阿新 • • 發佈：2020-10-13

總目錄：SPSS學習整理

SPSS實現快速聚類（K-Means/K-均值聚類）

目的
適用情景
資料處理
SPSS操作
SPSS輸出結果分析
知識點

目的

利用K均值聚類對資料快速分類

適用情景

資料處理

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SPSS操作

分析——分類——K-均值聚類
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最大迭代次數根據資料量，分類數量，電腦情況自己調整，能選多點就把上限調高點。
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SPSS輸出結果分析

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在資料集最右兩列儲存了該個案的分類結果與到聚類中心的距離。

由於沒有自定義初始中心，系統設定了三個。

迭代9次後中心值不變。

最終個三個聚類中心以及他們之間的距離

兩個變數的顯著性都小於0.05，說明這兩個變數能夠很好的區分各類
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顯示每個類有多少個案

由於只有兩個維度，可以很好的用Tableau展示分類效果，這張圖為原始資料散點圖，橫軸：當前薪資；豎軸：初始薪資
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將分類好後的資料組QCL_1（個案分類編號）進行著色，得到上圖，可以觀察到Tableau很好得把資料分成了三類。

注意：K-均值聚類可能陷入區域性最優解，產生原因和解決辦法可以百度

知識點

SPSS實現快速聚類（K-Means/K-均值聚類）

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