聚类分析案例及结果解释

SPSS聚类分析过程

聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化）

2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数）

SPSS软件聚类步骤

1. 数据预处理（标准化）

→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择

从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：

标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|xij*|<1，消去了量纲的影响；在

以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）；

2. 构造关系矩阵

在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:

→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择

常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Mink

一、 案例背景

随着现代人力资源管理理论的迅速发展，绩效考评技术水平也在不断提高。绩效的多因性、多维性，要求对绩效实施多标准大样本科学有效的评价。对企业来说，对上千人进行多达50~60个标准的考核是很常见的现象。但是，目前多标准大样本大型企业绩效考评 问题仍然困扰着许多人力资源管理从业人员。为此，有必要将当今国际上最流行的视窗统计软件SPSS应用于绩效考评之中。

在分析企业员工绩效水平时， 由于员工绩效水平的指标很多，各指标之间还有一定的关联性，缺乏有效的方法进行比较。目前较理想的方法是非参数统计方法。本文将列举某企业的具体情况确定适当的考核标准，采用主成分分析以及聚类分析方法，比较出各员工绩效水平，从而为企业绩效管理提供一定的科学依据。

最后采用判别分析建立判别函数，同时与原分类进行比较。

聚类分析

二、绩效考评的模型建立

1、为了分析某企业绩效水平，按照综合性、可比性、实用性和易操作性的选取指标原则，本文选择了影响某企业绩效水平的成果、行为、态度等6个经济指标(见表1)。

2、对某企业，搜集整理了28名员工2009年第1季度的数据资料。构建1个28×6维的矩阵(见表2)。

3、应用SPSS数据统计分析系统首先对变量进行及主成分分析，找到样本的主

MOLDFLOW模流分析结果解释

解释结果的一个重要部分是理解结果的定义，并知道怎样使用结果。下面将列出常用结果的定义及怎样使用它们的建议，越常用的结果将越先介绍。

屏幕输出文件（screen output）和结果概要（results summary）

屏幕输出文件和结果概要都包含了一些分析的关键结果的总结性信息。屏幕输出文件还包含如图169所示的附加输出，表明分析正在进行，同时还提供重要信息。从它可以看出分析使用的压力和锁模力的大小、流率的大小和使用的控制类型。 Filling phase: Status: V = Velocity control P = Pressure control V/P= Velocity/pressure switch-over |-------------------------------------------------------------| | Time | Volume| Pressure | Clamp force|Flow rate|Status | |

MOLDFLOW模流分析结果解释

解释结果的一个重要部分是理解结果的定义，并知道怎样使用结果。下面将列出常用结果的定义及怎样使用它们的建议，越常用的结果将越先介绍。

屏幕输出文件（screen output）和结果概要（results summary）

屏幕输出文件和结果概要都包含了一些分析的关键结果的总结性信息。屏幕输出文件还包含如图169所示的附加输出，表明分析正在进行，同时还提供重要信息。从它可以看出分析使用的压力和锁模力的大小、流率的大小和使用的控制类型。 Filling phase: Status: V = Velocity control P = Pressure control V/P= Velocity/pressure switch-over |-------------------------------------------------------------| | Time | Volume| Pressure | Clamp force|Flow rate|Status | |

聚类分析

是一种建立分类的多元统计分析方法，它能够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果，类内部个体特征具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。

没有先验知识是指没有事先指定分类标准。 亲疏程度是指各变量取之上的总体差异程度。

对亲疏程度的测量一般有两个角度：第一，个体间的相似程度；第二，个体间的差异程度。相似程度通常用简单相关系数或等级相关系数。差异程度通常计算某种距离来测度。

距离公式：

①欧氏距离（Euclidean distance）

EUCLID?x,y????xi?yi?i?1kk2 ②平方欧氏距离（Squared Euclidean distance）

SEUCLID?x,y????xi?yi?

i?12③切比雪夫（Chebychev）距离

CHEBYCHEV?x,y??maxxi?yi

④布洛克（Block）距离

BLOCK?x,y???xi?yi

i?1k⑤明考斯基（Minkowski）距离

MINKOWSKI?x,y??⑥夹角余弦定理（Cosine）距离

p?i?1kxi?yip

COSINE?x,y????xiyi?i?1k2iki?1i

聚类分析：基本概念和算法

一、概念

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。聚类分析将数据划分成有意义或有用的组（簇）。聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。

一个好的聚类方法要能产生高质量的聚类结果——簇，这些簇要具备以下两个特点：

高的簇内相似性； 低的簇间相似性。

聚类结果的好坏取决于该聚类方法采用的相似性评估方法以及该方法的具体实现；聚类方法的好坏还取决于该方法是否能发现某些还是所有的隐含模式。

不同的聚类类型：

划分聚类（Partitional Clustering）：划分聚类简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集。

层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是嵌套簇的集族，组织成一棵树。

互斥（重叠）聚类（exclusive clustering）：每个对象都指派到单个簇。

非互斥

SPSS的聚类分析

1、 已知我国南方8个少数民族11个生活方式指标的均值数据，进行层次聚类分析，部分结果如下：

1） 结合上述分析结果，说明这8个少数民族依据生活方式的聚类过程。

根据聚类状态表分析得出：第一步中，广西瑶族与广西侗族聚成一小类，个体距离是3.722，这个小类将在下面第二步中用到

第二步中，广西瑶族和贵州苗族聚成一类，个体距离是9.970，这个小类将在下面第四步中用到

第三步中，崩龙族和白族聚成一小类，个体距离是11.556，这个小类将在下面第五步中用到 第四步中，广西瑶族与基诺族聚成一小类，个体距离是18.607，这个小类将在下面第六步中用到

第五步中，土家族和崩龙族聚成一小类，个体距离是20.337，这个小类将在下面第六步中用到

第六步中，广西瑶族与土家族聚成一类，个体距离是22.262，这个小类将在下面第七步中用到

第七步中，广西瑶族与湖南侗族聚成一小类，个体距离是31.020，经过七步类聚过程，8个样本最后聚成一大类

2） 结合上述分析结果，绘制聚类树形图。

* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * *

数学与统计学院实验报告

实验课程：多元统计分析

实验类型（演示性、验证性、综合性、设计性）： 实验时间：2013年12月13日

一． 实验目的：聚类分析我国农村居民家庭人均消费支出。 二． 实验数据：

地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏

农村居民家庭人均生活消费支出 食品 衣着 家庭设备 医疗保险 1836.31 451.63 303.46 575.8 1133.62 265.16 122.41 263.24 685.98 167.75 115.82 166.34 659.02 227.43 98.26 142.66 726.06 184.07 97.95 232.76 866.55 242.96 112.15 267.86 818.37 189.9 105.11 265.28 747.54 198.85 79.26 253.84 2824.99 417.57 481.04 549.44 1283.17 222.59 199.48 232.3 2001.4 368.52 288.02 459.39 6

1聚类分析内涵

1.1聚类分析定义

聚类分析（Cluster Analysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术. 也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。

聚类分析有关变量类型:定类变量,定量(离散和连续)变量

聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大。

1.2聚类分析分类

聚类分析的功能是建立一种分类方法，它将一批样品或变量，按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类．

聚类分析的内容十分丰富，按其聚类的方法可分为以下几种：

(1)系统聚类法：开始每个对象自成一类，然后每次将最相似的两类合并，合并后重新计算新类与其他类的距离或相近性测度．这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止．并类的过程可用一张谱系聚类图描述．

(2)调优法(动态聚类法)：首先对n个对象初步分类，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它

聚类分析

聚类分析在实际中的应用综述

摘要：近几年来，模式识别技术在许多领域已得到或正得到卓有成效的应用。它所研究的理论和方法在许多科学和技术领域中得到了广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。聚类分析是非监督模式识别的重要分支，在模式识别、数据挖掘、计算机视觉以及模糊控制等领域具有广泛的应用，也是近年来得到迅速发展的一个研究热点，本文通过具体实例说明了聚类在模式识别中的一些应用。

关键字：聚类分析，模式识别 1. 引言

聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。

从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数