spss聚类分析_【Kmeans聚类】在SPSS中进行医学数据的Kmeans聚类分析——【杏花开医学统计】...
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关 注在SPSS中进行医学数据的
K-means聚类分析
关键词：SPSS、聚类分析
导 读
上期，我们介绍了对医学数据进行系统聚类的基本原理及其案例应用。
详见：《在SPSS中进行医学数据的系统聚类分析》
系统聚类适用于未知分类，而K-means聚类则事先知道分类数，相较于系统聚类具有更小的计算量和更快的计算速度。
本期，我们来介绍K-means聚类的基本原理、适用范围及其在SPSS中的具体操作步骤。
下方为视频版和音频版，含软件操作步骤
K-means聚类，也称快速聚类法或逐步聚类法。其聚类的基本思想是按照指定的分类数，按照某种原则选择某些观测作为凝聚点；按就近原则将剩余观测向凝聚点聚集，得到初始分类方案，并计算各初始分类的均值；使用计算出的均值再次就近向均值聚集，各观测的分类情况会在运算过程中不断改变，分类完毕后再次计算各类的均值；如此反复循环，直到凝聚点位置达到收敛标准为止。
二、适用范围K-means聚类适用于连续的数据资料，已知样本分类，且要求数据符合正态分布、方差齐性的条件，同时K-means聚类仅只能对记录进行分类。
三、案例解读我们收集了一份80名糖尿病患者的晨起血糖值的记录，如果需要将糖尿病患者患病情况分为正常、可控和严重三类，采用K-means聚类分析进行具体分类，具体操作如下：
(1)具体操作步骤
①依次点击“分析——分类——K-均值聚类”。
(点击图片查看大图)
②出现“K-均值聚类分析”窗口。
(点击图片查看大图)
③将晨起血糖变量放入“变量”框中，并在聚类数框中填入“3”；点击“保存”，出现“K-均值聚类分析：保存新变量”对话框，勾选“聚类成员”。
(点击图片查看大图)
④点击“选项”，出现“K-均值聚类分析：图”对话框，勾选“初始聚类中心”和“每个个案的聚类信息”。
(点击图片查看大图)
⑤点击“继续”，“确定”，得到分析结果。
(2)结果解读
①回到“数据视图”窗口，可以看到，数据列中出现了对个案记录进行分类的结果。
(点击图片查看大图)
②其次，查看“每个聚类中的个案数目”表，可以看到，有29名患者为第1类，21名患者为第2类，30名患者为第3类。
③最后，查看“最终聚类中心”表，该表反映了各分类的聚类中心即均值的情况，可以看到，第1类的晨起血糖均值为7.99，第2类晨起血糖均值为5.39，第3类血糖均值为10.55。由此我们可以大致得知，第1类患者为血糖可控，第2类患者为血糖正常，第3类患者血糖情况严重。
本文对K-means聚类分析的基本原理、适用范围及其在SPSS的具体操作应用进行了详细介绍。临床研究中，在大样本数据的训练下，可以得到稳定的类别划分，并需结合专业知识进行合理整合。我们将持续更新更多实用的采用SPSS软件、SAS软件、R软件以及Graghpad等软件的操作应用，敬请关注！
参考文献：
1、孙振球,徐勇勇.医学统计学(第4版).人民卫生出版社.
2、张文彤.SPSS11统计分析教程 高级篇.北京希望电子出版社.
本期供稿：Dana
文本编辑：飞雪
内容审核：陈老师
语音讲解：陈老师
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