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。。

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。

1、案例详解SPSS聚类分析全过程案例数据源、有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。

2、问题选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费?所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spssR型聚类(变量聚类)，对4个变量进行降维处理。

3、输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。

4、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。

5、若果有某两个变量的相关系数接近1或－说明两个变量可互相替代。

6、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。

7、从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0．90大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。

8、至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。

9、(与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。

10、)这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为、酒精含量，钠含量，价格。

11、问题20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”现在开始对20中啤酒进行聚类。

12、开始不确定应该分为几类，暂时用一个3－5类范围来试探。

13、Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。

14、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。

15、终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和初的目的来识别。

16、我这里试着确定分为4类。

17、选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。

18、问题用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么?——采用“单因素方差分析”聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。

19、这个过程一般用单因素方差分析来判断。

20、注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。

21、方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。

22、问题聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“聚类分析后一步，也是为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。

23、这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。

24、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。

25、其中，report报表用于描述聚类结果。

26、对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。

27、这里到此为止。

28、以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。

1、案例详解SPSS聚类分析全过程案例数据源、有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。

1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻态誉烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spssR型聚类(变量聚类)，对4个变量进行降维处理。

2、衫尘输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。

3、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选远元素，此帆塌段时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。

4、若果有某两个变量的相关系数接近1或-说明两个变量可互相替代。

5、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。

6、从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.90大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。

7、至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。

8、(与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。

9、)这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为、酒精含量，钠含量，价格。

1、登录spssau官网，上传数据。。

2、如果样本数据度量单位不统一，比如有的题项是以七级量表，而有的题项为五级题项。此时应该使用spssau数据编码功能，对数据进行标准化处理。。

3、由于K-均值聚类法的优点在于速度快，因此可以提前进行快速分析，计算不同类别样本数量进行简单判断聚类效果。。

4、之后可以主动设置输出聚类个数，再次分析。。

5、结果分析：分析聚类结果结合不同类别样本特征情况，对聚类类别进行有效命名。。

6、通过方差分析研究各个类别群体的差异性，聚类类别群体对于所有研究项均呈现出显著性(p<0.05),意味着聚类分析得到的3类群体，他们在研究项上的特征具有明显的差异性，具体差异性可通过平均值进行对比。。

7、结合图形展示，查看每个标题对于聚类的贡献大小。如果某项的贡献明显低，可考虑将该项移除后重新进行聚类分析。。

1、选择需要分析的数据。

2、选择菜单【分析】-【分类】-【系统聚类】命令，将待聚类变量选入到变量框中，如下图所示。

3、选中上图的【绘图】和【方法】，进行如下选择，然后点击【确定。

4、点击确定，结果如下聚类表。

5、冰挂图。

6、树状图（谱系图）。

7、您的支持是我大的动力！希望大家多多支持，让我能做的更好！您如果觉得此篇经验对您有帮助，请到网页下边给我支持，帮我投投票，在这里小编先谢谢大家了。。

1、在SPSS中用相关矩阵进行因素余薯滑分手汪析、http、//blog.sina.com.cn/s/blog_510a38580100o5wc.html在SPSS中用竖腊相关矩阵进行聚类分析、http、//blog.sina.com.cn/s/blog_510a38580100o7shtml。

1、打开SPSS0，在界面内输入你需要分析的数据。