总目录：SPSS学习整理

SPSS实现快速聚类（K-Means/K-均值聚类）

• 目的
• 适用情景
• 数据处理
• SPSS操作
• SPSS输出结果分析
• 知识点

目的

利用K均值聚类对数据快速分类

适用情景

数据处理

SPSS操作

分析——分类——K-均值聚类

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。

SPSS输出结果分析

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。

由于没有自定义初始中心，系统设定了三个。

迭代9次后中心值不变。

最终个三个聚类中心以及他们之间的距离

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

显示每个类有多少个案

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

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

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/223090.html原文链接：https://javaforall.cn