聚类分析通常选择以下哪些因素作为分类依据 聚类的几种方法： 聚类的几种方法：一、直接聚类法 先把各个分类对象单独视为一类，然后根据距离最小的原则，依次选出一对分类对象，并成新类。如果其中一个分类对象已归于。
K均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法的适用条件都是什么？ 适用条件：系2113统聚类法适于二维有5261序样品聚类的样品个数比较均匀。K均值聚类法适用4102于快速高效1653，特别是大量数据时使用。两者区别如下：一、指代不同1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。二、步骤不同1、K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。2、系统聚类法：开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。三、目的不同1、K均值聚类法：终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。2、系统聚类法：是以距离为相似统计量时，确定新类与其他各类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。参考资料来源：-系统聚类法参考资料来源：-K均值聚类算法
如何使用SPSS进行二阶聚类，在使用SPSS进行数据分析时经常需要对数据进行聚类。而二阶聚类法可以基于类别变量和连续变量进行聚类，可以自动确定最终的分类个数，可以处理。
