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spss k均值聚类_K均值法与系统聚类法的异同

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全栈程序员站长
发布2022-11-17 17:52:04
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发布2022-11-17 17:52:04
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总目录:SPSS学习整理

SPSS实现快速聚类(K-Means/K-均值聚类)


目的

利用K均值聚类对数据快速分类

适用情景

数据处理

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SPSS操作

分析——分类——K-均值聚类

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最大迭代次数根据数据量,分类数量,电脑情况自己调整,能选多点就把上限调高点。

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SPSS输出结果分析

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在数据集最右两列保存了该个案的分类结果与到聚类中心的距离。

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由于没有自定义初始中心,系统设定了三个。

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迭代9次后中心值不变。

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最终个三个聚类中心以及他们之间的距离

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两个变量的显著性都小于0.05,说明这两个变量能够很好的区分各类

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显示每个类有多少个案

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由于只有两个维度,可以很好的用Tableau展示分类效果,这张图为原始数据散点图,横轴:当前薪资;竖轴:初始薪资

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将分类好后的数据组QCL_1(个案分类编号)进行着色,得到上图,可以观察到Tableau很好得把数据分成了三类。

注意:K-均值聚类可能陷入局部最优解,产生原因和解决办法可以百度

知识点

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原始发表:2022年10月29日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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