varclus变量聚类对变量有啥要求_「SPSS数据分析」SPSS聚类分析（K-均值聚类）软件操作结果解读...

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上一期我们讲到了SPSS聚类分析中的系统聚类。无论是系统聚类中的Q型聚类还是R型聚类，都是一种探索的聚类分析，就是我们没有明确要将目标划分为几类，只是想探索可以分为几类，根据探索出来的结果再来决定分几类最好。大家可以回顾一下：

《SPSS聚类分析的软件操作与结果解读》

《SPSS聚类分析(R型聚类)的软件操作与结果解读》

今天我们所讲解的K-均值聚类，则是我们的研究目的明确的知道或者要求分成固定的几类，或者有比较明确的经验确定要分成几类，那么就可以使用K-均值聚类。

但是值得注意的是，K-均值聚类只能针对样本进行聚类。请看我们的案例数据(图1)，要明确的将样本分为3类。

图1

操作步骤：

①点击“分析”--“分类”--“K-均值聚类”(图2)

图2

②然后将γ1-5选入右侧变量框中，将聚类数设置为“3”类(图3)

图3

③点击右侧“保存”按钮，勾选“聚类成员”选项(图4)

图4

④点击右侧“选项”，勾选“统计”栏目下的“初始聚类中心”和“每个个案的聚类信息”(图5)，最后点击确定按钮

图5

⑤结果分析

图6

由上图可以看出：我们在变量视图已经可以看到生成一列新的变量，就是对应31个样本被新划分成的类别。

图7

可以看出1类有9个样本，2类有18个样本，3类有4个样本。那么虽然我们得到了分类，但是123类之间的关系是如何的呢，我们下面通过最终聚类中心表来查看(图8)

图8

由最终聚类中心可以看出：第3类为所有γ指标值最大的一类，第1类为中等，而第2类就为所有指标数值最低的一类。

这样我们就很快速准确的讲31个样本按照高中低分成了3类。

以上就是我们今天所讲解的SPSS聚类分析之K-均值聚类的操作与详解，总结一下，K-均值聚类是一种带着明确聚类别数的目的去进行分类的方法，但是只能对样本进行聚类，类似于之前所讲的系统聚类里的Q型聚类。重点在于已知要分类的类别数，而之前的系统聚类重点在于未知聚类类别数，在于探索。好了，今天的课程就到这，还有更多的SPSS课程将在今后的文章中持续更新，敬请关注！

本期课程就到这里哦，感谢大家耐心观看！每日更新，敬请关注！

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