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    spss教程:K-Means聚类(快速聚类)

    来源:网络收集  点击:  时间:2024-08-09
    【导读】:
    层次聚类的每一步都要重新计算每个距离,对计算机的要求高,K-Means聚类也称快速聚类,仍然是以距离作为亲疏指标。方法/步骤1/3分步阅读

    K-Means聚类需要用户先确定聚类数目,只有唯一的解,输入3,表示分为3类。

    迭代与分类:表示聚类分析的每一步都重新确定类中心点(spss默认),仅分类表示类中心点始终为初始类中心点,此时仅进行一次迭代。

    2/3

    迭代次数和收敛性标准均是判断快速聚类终止的标准,通常情况下不改变软件自带的数。

    “保存”选项中的“聚类成员”即为聚类分析后的分类结果保存在原始数据窗口中。

    “选项”中的“初始聚类中心”、“单因素方差分析”是最后显示的结果。

    3/3

    结果分析:“初始聚类中心”显示最初始的6维空间的类中心,“迭代历史记录”中表示第1次迭代后,类的中心点分别偏移24.387、6.307、23.579,第二次迭代后,偏移量等于设置中输入的“收敛性标准”中的“0”,故停止聚类分析。

    第二个图:显示最终的聚类中心的6维空间数值;又单因素方差分析知,聚类后的3类之间存在显著的差别;第一、二、三类的个案数分别是7、3、21。

    k-means
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