聚类分析对数据的要求（适合聚类分析的数据）

本篇目录：

1、聚类算法的聚类要求2、聚类分析(2)聚类技术3、SPSS在聚类分析的时候,针对单位不同的数据需要先无量纲化(标准化)吗...

聚类算法的聚类要求

我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。 （high dimensionality）一个数据库或者数据仓库可能包含若干维或者属性。许多聚类算法擅长处理低维的数据，可能只涉及两到三维。人类的眼睛在最多三维的情况下能够很好地判断聚类的质量。

（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；层次法 层次法(hierarchical methods)，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。

聚类个数： 聚类个数设置为几类主要以研究者的研究思路为标准，如果不进行设置，SPSSAU默认聚类个数为3，通常情况下，建议设置聚类数量介于3~6个之间。

主要分为 层次化聚类算法 ， 划分式聚类算法 ， 基于密度的聚类算法 ， 基于网格的聚类算法 ， 基于模型的聚类算法等 。1 层次化聚类算法 又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。

k-means聚类是最简单的聚类算法之一。

聚类分析(2)聚类技术

聚类分析方法分为快速聚类和系统聚类（层次聚类）。快速聚类spss使用的是K-means聚类算法。该聚类方法需要指定聚类数量，通常我们需要多次尝试并分析多少个类合适。聚类分析适合大样本量情况。

R型聚类分析是对变量进行分类处理，Q型聚类分析是对样本进行分类处理。R型聚类分析的主要作用是： 不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。

它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。

技术原理 聚类分析又称群分析（CA），它是研究（对样品或指标）分类问题的一种多元统计方法。

) SPSSAU进阶方法→分层聚类。 2)检查 检查分析项是否都在左侧分析框中。 3)进行拖拽 (2)确定参数 SPSSAU会默认聚类为3类并且呈现表格结果，如果希望更多的类别个数，可自行进行设置。

SPSS在聚类分析的时候,针对单位不同的数据需要先无量纲化(标准化)吗...

是的。聚类算法要求连续变量先进性标准化。在聚类分析的options按钮里面您可以找到standardization of continuous variables栏，任何连续变量都要作为要被标准化的变量列在右边to be standardized矩形框中。希望可以帮助您。

针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。利用标准化后的数据进行聚类分析。接着进行【分析】，【比较平均值】3395个样本中有443个。

数据的数量级差别不大，不用进行标准化。 保存：是把聚类分析结果保存在原数据窗口中。

所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。

到此，以上就是小编对于适合聚类分析的数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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