spss聚类分析_系统聚类分析（操作）

在前文系统聚类的理论分析基础上，下面来介绍系统聚类在SPSS中的操作和应用。在SPSS中系统聚类有两种类型，分别是Q型聚类和R型聚类：

Q型聚类是对观测样本进行聚类，它使具有相似特征的观测样本聚集在一起，使差异性大的观测样本分离开来。

R型聚类是对变量进行聚类，它使具有相似特征的变量聚集在一起，使差异性大的变量分离开来。实现减少变量个数和变量降维的目的。

1. 系统聚类的SPSS基本操作

1.1 选择菜单：【分析（A）】→【分类（F）】→【系统聚类（H）】；

1.2 选择参与系统聚类分析的变量到【变量】框中；

1.3 选择一个字符型变量作为标记变量到【标注个案（C）】；

1.4 在【聚类】框中选择聚类类型：【个案】表示进行Q型聚类，【变量】表示进行R型聚类；

1.5 在【输出】框中选择输出内容：【统计量】表示输出聚类分析的相关统计量，【图】表示输出聚类分析的相关图形；

1.6 点击【方法（M）】按钮指定距离的计算方法：【聚类方法（M）】框中给出的是计算个体与小类、小类与小类间距离的方法；【度量标准】框中给出的是不同变量类型下观测个体距离的计算方式，其中，【区间（N）】框中的方法适用于数值型变量；【计数（T）】框中的方法适用于计数变量；【二分类（B）】框中的方法适用于二分类变量；

1.7 如果参与聚类分析的变量存在数量级上的差异，应在【标准化】框中选择消除数量级差的方法，并指定处理是针对变量还是针对观测，其中，【按照变量（V）】是针对变量，适用于R型聚类分析，【按个案】是针对观测，适用于Q型聚类分析。消除数量级差的方法包括：

无：表示不进行任何处理

※ Z得分：表示计算Z分数，它将各变量值减去均值后除以标准差

※ 全距从 - 1到1：表示各变量值除以全距，处理以后的变量值的范围在-1~1之间

※ 全距从0到1：表示各变量值减去最小值后除以全距，处理以后的变量值的范围在0~1之间

※ 1的最大量：表示将各变量值除以最大值，处理以后的变量值的最大值为1

※ 均值为1：表示将各变量值除以均值

※ 标准差为1：表示将各变量值除以标准差；

1.8 点击【统计量（S）】指定输出统计量，其中【合并进程表（A）】表示输出聚类分析的凝聚状态表，【相似性矩阵（P）】表示输出个体间的距离矩阵。【聚类成员】框中，【无（N）】表示不输出各观测的所属类，【单一方案（S）】表示指定输出当分成k类时各观测的所属类，是单一解，【方案范围（R）】表示指定输出当分成m~n类（m≤n）时各观测的所属类，是多个解；

1.9 点击【绘制（T）】按钮指定输出聚类分析图。

2. 系统聚类的应用

根据以上操作步骤，利用某社区居民体检部分数据，检测指标有谷丙转氨酶ALT、谷草转氨酶AST、血清总蛋白TPROT、总胆固醇CHOL、尿素UREA、总胆红素TBK、谷氨酰转肽酶、碱性磷酸酶ALP、肌酐CREAT、球蛋白GLB、血清白蛋白ALB。现对对该人群检测指标进行变量聚类，即R型聚类分析。个体距离采用平方欧式距离，类间距离采用组间平均链锁距离，由于数据存在数量级的差异，因此采用将各变量值除以标准差的方式进行标准化处理，如下图所示。

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由冰柱图及树状图可知，如果将11个指标聚成3类，则总胆固醇CHOL自成一类，尿素UREA、肌酐CREAT为一类，其余指标为一类。其中总胆固醇CHOL是反映血脂异常指标；尿素UREA、肌酐CREAT是反映肾功能指标；其余指标均为反映肝功能指标。

今天的内容请大家好好练习哦，下节将介绍二阶聚类分析的相关内容，敬请期待~

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