spss聚类分析图文教程，借助主成分得分对河南省各市进行聚类分析。在进行聚类分析时，指标越多就会使样品间的共性显示得越少，太多的指标会使计算出的样品间的距离偏大，。
聚类分析法 聚类分析，亦称群分析或点分析，是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某些相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按亲疏关系的程度对样本进行聚类（徐建华，1994）。聚类分析方法，应用在地下水中，是在各种指标和质量级别标准约束条件下，通过样品的各项指标监测值综合聚类，以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。（一）系统聚类法系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。1.数据标准化在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大，这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先对聚类要素进行数据标准化处理。假设把所考虑的水质分析点（G）作为聚类对象（有m个），用i表示（i=1，2，…，m）；把影响水质的主要因素作为聚类指标（有n个），用j表示（j=1，2，…，n），它们所对应的要素数据可用表4-3给出。在聚类分析中，聚类要素的数据标准化的方法较多，。
聚类分析结果怎么看spssau，聚类分析，通俗地讲，就是通过计算相关指标，将样本分为几类，使得类与类之间的差异很大，同类样本之间的差异尽可能地小。
聚类分析中常见的数据类型有哪些 聚类分析，又称群分析，即建立一种分类方法：将一批样品或者指标（变量），按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类。按其聚类的方法，数据类型有以下六种：①系统聚类分析：开始每个对象自成一类，然后将最相似的两类合并，合并过后重新计算新类与其它类的距离或相近性程度。这一过程一直继续下去直到所有的对象归为一类为止②调优法（动态聚类法）：首先对n个对象进行初步分类，然后根据分类的损失函数尽可能小的原则对其进行调整，直到分类合理为止；③最优分割法（有序样品聚类法）：开始将所有样品看成一类，然后根据某种最优准则将他们分割为二类、三类，一直分割到所需要的K类为止；④模糊聚类法：利用模糊集理论来处理分类的问题，他将经济领域中最有模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果；⑤图论据类法：利用图论中最小支撑树的概念来处理分类问题；⑥聚类预报法：聚类预报弥补了回归分析和判别分析的不足。按分类对象的不同：聚类分为R型和Q型
用SPSS聚类分析后类的特征描述统计图怎么来的 使用SPSSAU的聚类分析可直接得出统计图表，分析是直接放入数据即可。
spss聚类分析如何对分类结果进行检验
聚类分析中的类是样本还是指标？
系统聚类图怎么看？不懂
