1、分类、电脑/网络>>软件问题描述、求助SPSS的聚类分析重心法，长短距离法什么的，看见大家都写一个网站上的简明教程，但不够详细。

2、很难弄明白，正因为写的模糊我的操作也是一样的但结果却和答案不一样。

3、很着急。

4、期待高手告诉我！！！！！解析、短距离法是把两个类之间的距离定御扮义为一个类中的所有案例与另一类中的所有案例之间的距离小者.缺点是它有链接聚合的趋势,因为类与类之间的距离为所有距离中短者,两类合并以后,它与其他类之间的距离缩小了,这样容易形成一个较大的类.所以此方法效果并不好,实际中不太用.长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得远的两个案例之间的距离.长距离法克橘迹服了短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离大者,加大了合并后的类与其他类的距离.平均联结法,短长距离法都只用两个案例之间圆拆并的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛.重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点.与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心.重心法也较少受到特殊点的影响.重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离.离差平方和法,也称沃尔德法.思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大.求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止.采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类.此方法效果较好,使用较广.。

1、分类、电脑/网络>>软件问题描述、求助SPSS的聚类分析重心法，长短距离法什么的，看见大家都写一个网站上的简明教程，但不够详细。

1、分类、电脑/网络>>软件问题描述、求助SPSS的聚类分析重心法，长短距离法什么的，看见大家都写一个网站上的简明教程，但不够详细。

1、在SPSS中，缺失值通常用“.”或“-999”等特殊符号表示。

2、如果数据集中存在缺失值，那么在进行聚类分析时，SPSS会将这些缺失值标记为“无效个案”，从而导致有效个案数为0的情况出现。

3、解决这个问题的方法是先检查数据集中是否存在缺失值，如果存在，可以考虑使用数据清洗的方法来处理缺失值，例如使用均值替代法、中位数替代法或者插补法等。

4、如果数据集中不存在缺失值，那么可能是在进行聚类分析时，设置了错误的参数或者选项，需要重新检查聚类分析的设置。

1、打开spssau，上传数据后，在左边选择聚类分析选项。

2、将需要分析的数填入右侧的框中，可选择希望聚类后得到的类别数量，默认聚类为3类，。

3、点击分析后，即得到分析结果，spssau还贴心地给出了详细的分析建议和结果图，供参考。

4、spssau还提供了聚类类别方差分析差异的对比结果。

1、聚类分析的描述。

2、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。

3、结果显示：spss从中挑选了几个个例5个聚类中心选择了5个原始案例。

4、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。。足够的迭代后，已经收敛，但还存在一个问题是：各聚类的效果不明显。

5、主要是原始数据中差别有点大。

6、所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。。

7、利用标准化后的数据进行聚类分析。

8、结果看起来比较别扭。

9、接着进行【分析】，【比较平均值】3395个样本中有443个1,2,3,4,5类各具有特点。

10、结果。

11、对变量做聚类分析。

12、结果：第二张图中的横轴“25”对应“凝聚计划”表系数（距离）中的大值2297依次换算即可这个聚类结果不太合理----------------------换方法。

13、换方法结果合理!。

14、个案聚类，这个过程会自动处理缺失值，使得整体数据更加服从适用条件，也就是【两步聚类】。

15、结果被聚为两类。

16、需要注意的事项：数据预处理:许多变量有强的共线性可以提取公因子，个别变量有共线性可以删除其中一个次要的变量，或者把它俩相加或平均组合成一个次要的。两步聚类可以自动处理异常值，把异常值单独归为一类。。

17、其他方面。

1、因为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。 如：优、良、中、及格、不及格 54321。

2、首选将外语的数据类型改成数值型，然后将各个数据“5”，“5”，“4”，“4”，“4”，“2”分别对应之前的优，优，良、良、良和及格。。

3、然后在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理，选择“分析”--》“描述统计”--》“描述”进入设置。。

4、设置好描述性的相关参数即可。。

5、选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。。

6、进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标。这里勾选上树状图后其他默认。。

7、点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。。

8、根据spss输出的结果进行分析。。

9、这就是分析结果。。

1、步骤如下、操作设备、戴尔电脑操作系统、win10首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。

1、案例：收集到某场比赛中意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯裁判员以及热心观众分别给300名运动员平均打分的数据，希望分析各国裁判员的打分标准是否有相似性。。

2、打开spss软件，打开数据所在的文件。。

3、选择菜单中的分析。。

4、选择分类——系统聚类。。

5、在聚类中选择变量，使用R型聚类。。

6、 变量个体距离采用平方欧氏距离，类间距离采用组件平均连锁距离。。

7、得出聚类表如图所示。。

8、得出冰柱图如图所示。。

9、分析：由生成的聚类分析冰柱图可知，法国裁判员和韩国裁判员的打分相似性强，其次是中国和罗马尼亚。如果将裁判打分分成3类，则热心观众是第一类，美国、法国、韩国是第二类，俄罗斯、中国、罗马尼亚、意大利是第三类。如果要从上述裁判打分中选出3个具有代表性的裁判分数，应选择热心观众。从美国、法国、韩国中选一名，从俄罗斯、中国、罗马尼亚、意大利中选一名。。