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，。
spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。整个操作怎么进行。需要基本思路。 1、因来为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。2、首选将外语的数据类型改自成数值型，然后将各个数据“5”，“5”，分别对应之前的优，优，良、和及格。3、然后在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理百，选择“分析”-》“描述统计”-》“描述”进度入设置。4、设置好描述性的相关参数即可。5、选择“分析”-》“分类”-》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。6、进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的知各种方式方法及要生成的图标。这里勾选上树状图后其他默认。7、点击确定道即可看到spss自动处理输出的结果。8、根据spss输出的结果进行分析。9、分析结果就出来了。
简述Ward法的具体步骤（离差平方和法）。 1）将每个样品各自成一组2）每次通过合并减少一组3）此时离差平方和出现并逐步增大，选择使离差平方和增加最小的两组合并，知道所有的样品归为一类为止
Ward 系统聚类法怎么用？有特定软件吗？
K-均值聚类K值如何自动选取 最近在研究K均值算法，将其用于一个数据集的分类。但是，K均值缺点限制了有效利用。我对我要处理的数据集并不知道能够分几类，也就是K值未知，。
在进行系统聚类分析时，不同的类间距离计算方法有何区别 聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。一、层次聚类层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离(euclidean)、马氏距离(manhattan)、两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。data=iris[，-5]dist.e=dist(data，method='euclidean')heatmap(as.matrix(dist.e)，labRow=F，labCol=F)X然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中。
