spss聚類分析步驟是什么？
步驟如下：
操作設備：戴爾電腦
操作系統：win10
1、首先通過快捷方式打開SPSS分析工具，默認顯示數據視圖。
2、切換到變量視圖，然后添加六個變量，分別為姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串類型，其他都是數字類型。
3、返回到數據視圖，向六個變量列插入對應的數據。
4、點擊分析菜單，然后依次選擇分類--->系統聚類。
5、打開系統聚類分析窗口，將變量M和變量C移到變量框中。
6、點擊右側統計按鈕，打開系統聚類分析：統計窗口，選擇集中計劃，接著點擊繼續。
7、單擊圖按鈕，打開圖設置窗口，勾選譜系圖，然后點擊繼續。
8、接著點擊方法按鈕，打開系統聚類分析：方法窗口，聚類方法選擇瓦爾德法，然后單擊繼續。
9、最后點擊系統聚類分析窗口中的確定按鈕，然后生成系統聚類分析結果和圖形展示。
spss怎么做聚類分析
1.在spss中打開數據，選擇分析→分類→系統聚類：
2.變量選擇f1，f2得分，聚類選擇個案，勾選輸出統計量和繪圖;
3.點擊設置統計量，默認選擇即可
4.點擊選擇分類方法，這里選擇了離差平方和法；
5.點擊繪制，勾選樹狀圖，這個是我們輸入查看譜系圖的依據。；
6.確定查看譜系圖，分析聚類結果，改用不同的分類方法，得到譜系圖進行綜合分析；
7.由于方法眾多，這里選取最為常用較結合實際的離差平方和法進行分析,這里僅給出分組的結果，即聚類分析的方法，每個分組的分析較長不再贅述。
spss如何做聚類分析
聚類分析一般是將樣本進行分類，得到幾類，然后對幾個類別進行命名，以及得到的類別數據一般需要用于后續進一步分析使用等。所以聚類分析后一般需要使用方差分析，這個步驟還比較多，建議你使用在線版本的SPSS軟件SPSSAU進行分析，這是個智能化的軟件，里面全部把過程都幫你整理好，以及表格也全部進行了智能化規范。
SPSS實操4：聚類分析
我們有時需要對一波總體樣本進行分群，從而更好地了解群體之間的差異，通過聚類分析可以幫助我們解決這個問題。聚類分析在市場細分、人群細分等方面可以給我們很多啟發。
聚類分析在SPSS中分為系統聚類、K聚類及兩步聚類。
從區別上看，系統聚類、K聚類主要針對的是計量資料，而兩步具備可同時對計量資料、計數資料進行處理。
盡管在日常工作涉及的問卷中，計數資料涉及得較少，但從結果解讀方面，仍然是兩步聚類的解讀更為直觀。
以兩步聚類為例，我們來看一個案例：
經過本篇文章學習，您能夠對問卷數據做以下分析：
①對總樣本進行聚類
②篩選滿足不同條件的個案進行進一步分析（選擇個案）
TIPS：在兩步聚類前，一定要先清洗數據，因跳轉題而出現的-3值，要全部清除掉之后再進行聚類操作
1.分析-分類-兩步聚類
2.將可能影響到人群細分結果的變量選入分類變量中
連續變量在本次問卷題目中未涉及，因此不選
這一步的變量選擇在不確定的情況下，可能需要多次聚類驗證，一定要選擇聚類效果最佳的那幾個變量
這里已經根據最佳效果選擇好了相關變量
3.選項-操作默認
若涉及到連續變量，在【要標準化的變量】中，將出現連續變量
這里未涉及連續變量，因此這里未顯示任何變量
4.輸出
勾選上方的圖表和表格、創建聚類成員變量
5.確定
6.結果解讀
首先會出現一個簡單的圖，先來看一下這個圖
顯示我們輸入了8個相關變量，聚類為5類
我們本次預測質量處在【良好】區間（這一步可多試幾個變量，選擇預測質量最好的那次即可）
雙擊這張圖，會出現2個視圖框
左側還是剛剛的圖，右側則出現了本次5種聚類在總樣本的占比情況
請注意，現在左側視圖默認在【模型概要】
我們現在選擇【聚類】，會根據預測變量重要性出現一張漸變顏色的表格
逐一選擇5個聚類所在的列，右側選擇【單元分布】，會顯示聚類比較的結果
回到數據視圖中，原表格中最后一新增了一列TSC，顯示的數值則是根據本次聚類，每個人對應在哪個分類的結果。
7.想要詳細了解各個細分人群在其他變量上的特征，我們根據【選擇個案】進行具體分析
數據-選擇個案
如果條件滿足（先以第1類舉例）
TSC列中的數據為1，我們會將第1類人群全部篩選出來，可以針對這個人群做更為具體的分析
點擊繼續，點擊確定
分析具體的人群特點，可以通過描述【描述統計】得到
將這個過程重復5遍，我們就可以知道每個人群的人群特點分別是怎么樣的，再對這些細分人群進行命名，就實現了對一波樣本進行人群細分的操作。
SPSS聚類分析 系統聚類分析
SPSS聚類分析：系統聚類分析
一、概念：（分析-分類-系統聚類）
系統聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法，也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型，一是對研究對象本身進行分類，稱為Q型聚類；另一是對研究對象的觀察指標進行分類，稱為R型聚類。同時根據聚類過程不同，又分為分解法和凝聚法。
二、聚類方法（分析-分類-系統聚類-方法）
1、聚類方法。可用的選項有組間聯接、組內聯接、最近鄰元素、最遠鄰元素、質心聚類法、中位數聚類法和Ward法。◎Between-groupslinkage：組間平均距離法。系統默認選項。合并兩類的結果使所有的兩類的平均距離最小。◎Within-groups linkage：組內平均距離法。當兩類合并為一類后，合并后的類中的所有項之間的平均距離最小。◎Nearestneighbor：最近距離法。采用兩類間最近點間的距離代表兩 類間的距離。◎Furthest Neighbor：最遠距離法。用兩類之間最遠點的距離代表兩類之間的距離。◎Centroidclustering：重心法。定義類與類之間的距離為兩類中各 樣品的重心之間的距離。◎Medianclustering：中位數法。定義類與類之間的距離為兩類中各 樣品的中位數之間的距離。◎Ward’s method：最小離差平方和法。聚類中使類內各樣品的離差平方和最小，類間的離差平方和盡可能大。
2、度量。允許您指定聚類中使用的距離或相似性測量。選擇數據類型以及合適的距離或相似性測量：◎Euclideandistance：歐氏距離。◎SquaredEuclideandistance：歐氏距離平方。兩項之間的距離是每個變量值之差的平方和。系統默認項。◎Cosline：余弦相似性測度，計算兩個向量間夾角的余弦。◎Pearsonconelation：皮爾遜相關系數。它是線性關系的測度，范圍是-1～+1。◎Chebychev：切比雪夫距離。◎Block：曼哈頓（Manhattan）距離，兩項之間的距離是每個變量值之差的絕對值總和。◎Minkowski：閔科夫斯基距離。◎Customized：自定義距離。
2.1、區間。可用的選項有Euclidean距離、平方Euclidean距離、余弦、Pearson相關性、Chebychev、塊、Minkowski及定制。
2.2、計數。可用的選項有卡方測量和phi平方測量。
2.3、二分類。可用的選項有Euclidean距離、平方Euclidean距離、尺度差分、模式差分、方差、離差、形狀、簡單匹配、Phi 4點相關性、lambda、Anderberg的D、骰子、Hamann、Jaccard、Kulczynski 1、Kulczynski 2、Lance和Williams、Ochiai、Rogers和Tanimoto、Rusl和Rao、Sokal和Sneath 1、Sokal和Sneath 2、Sokal和Sneath3、Sokal和Sneath 4、Sokal和Sneath 5、Yule的Y以及Yule的Q。
3、轉換值。允許您在計算近似值之前為個案或值進行數據值標準化（對二分類數據不可用）。可用的標準化方法有z得分、范圍1至1、范圍0至1、1的最大量級、1的均值和使標準差為1。
4、轉換度量。允許您轉換距離測量所生成的值。在計算了距離測量之后應用這些轉換。可用的選項有絕對值、更改符號和重新調整到0–1范圍。
三、統計量（分析-分類-系統聚類-統計量）
1、合并進程表。顯示在每個階段合并的個案或聚類、所合并的個案或聚類之間的距離以及個案（或變量）與聚類相聯結時所在的最后一個聚類級別。
2、相似性矩陣。給出各項之間的距離或相似性。
3、聚類成員。顯示在合并聚類的一個或多個階段中，每個個案被分配所屬的聚類。可用的選項有單個解和一定范圍的解。
案例詳解SPSS聚類分析全過程
案例詳解SPSS聚類分析全過程
案例數據源：
有20種12盎司啤酒成分和價格的數據，變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。【一】問題一：選擇那些變量進行聚類?——采用“R型聚類”
1、現在我們有4個變量用來對啤酒分類，是否有必要將4個變量都納入作為分類變量呢?熱量、鈉含量、酒精含量這3個指標是要通過化驗員的辛苦努力來測定，而且還有花費不少成本，如果都納入分析的話，豈不太麻煩太浪費?所以，有必要對4個變量進行降維處理，這里采用spss R型聚類（變量聚類），對4個變量進行降維處理。輸出“相似性矩陣”有助于我們理解降維的過程。
2、4個分類變量量綱各自不同，這一次我們先確定用相似性來測度，度量標準選用pearson系數，聚類方法選最遠元素，此時，涉及到相關，4個變量可不用標準化處理，將來的相似性矩陣里的數字為相關系數。若果有某兩個變量的相關系數接近1或－1，說明兩個變量可互相替代。3、只輸出“樹狀圖”就可以了，個人覺得冰柱圖很復雜，看起來沒有樹狀圖清晰明了。從proximitymatrix表中可以看出熱量和酒精含量兩個變量相關系數0．903，最大，二者選其一即可，沒有必要都作為聚類變量，導致成本增加。至于熱量和酒精含量選擇哪一個作為典型指標來代替原來的兩個變量，可以根據專業知識或測定的難易程度決定。（與因子分析不同，是完全踢掉其中一個變量以達到降維的目的。）這里選用酒精含量，至此，確定出用于聚類的變量為：酒精含量，鈉含量，價格。
【二】問題二：20中啤酒能分為幾類?——采用“Q型聚類”1、現在開始對20中啤酒進行聚類。開始不確定應該分為幾類，暫時用一個3－5類范圍來試探。Q型聚類要求量綱相同，所以我們需要對數據標準化，這一回用歐式距離平方進行測度。2、主要通過樹狀圖和冰柱圖來理解類別。最終是分為4類還是3類，這是個復雜的過程，需要專業知識和最初的目的來識別。我這里試著確定分為4類。選擇“保存”，則在數據區域內會自動生成聚類結果。【三】問題三：用于聚類的變量對聚類過程、結果又貢獻么，有用么?——采用“單因素方差分析”1、聚類分析除了對類別的確定需討論外，還有一個比較關鍵的問題就是分類變量到底對聚類有沒有作用有沒有貢獻，如果有個別變量對分類沒有作用的話，應該剔除。2、這個過程一般用單因素方差分析來判斷。注意此時，因子變量選擇聚為4類的結果，而將三個聚類變量作為因變量處理。方差分析結果顯示，三個聚類變量sig值均極顯著，我們用于分類的3個變量對分類有作用，可以使用，作為聚類變量是比較合理的。【四】問題四：聚類結果的解釋?——采用”均值比較描述統計“1、聚類分析最后一步，也是最為困難的就是對分出的各類進行定義解釋，描述各類的特征，即各類別特征描述。這需要專業知識作為基礎并結合分析目的才能得出。2、我們可以采用spss的means均值比較過程，或者excel的透視表功能對各類的各個指標進行描述。其中，report報表用于描述聚類結果。對各類指標的比較來初步定義類別，主要根據專業知識來判定。這里到此為止。以上過程涉及到spss層次聚類中的Q型聚類和R型聚類，單因素方差分析，means過程等，是一個很不錯的多種分析方法聯合使用的案例。
