实验三聚类分析.doc

实验三、聚类分析
实验目的及要求
掌握利用SPSS ,理解SPSS 。
实验内容
了解SPSS ;利用SPSS 。
实验仪器、设备及材料
硬件环境:PC
软件环境:操作系统 Windows 系列
SPSS
实验原理
计量地理学中关于地理数据聚类分析和判别分析的基本理论及SPSS 。
实验步骤
SPSS的分类分析功能被集中在Statistics菜单的Classify子菜单中。其中:K-Means Cluster过程可完成由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析;Hierarchical Cluster过程可完成系统聚类分析;Discriminant过程可完成判别分析。
这里主要训练Hierarchical Cluster过程的操作。
实例:我国各地区三次产业产值如所示,试根据三次产业产值进行聚类分析。
SPSS 操作步骤如下:
(1)在SPSS中录入数据。
(2)选择[Statistics]=>[Classify]=>[Hierarchical Cluster],打开系统聚类对话框。
(3)把变量X1、X2、X3 选入[Variable]框,把变量region 选入[Label Cases],系统默认为样品聚类。
(4)单击[Statistics]按钮选择要输出的统计量,统计量对话框中各选项如下:
Agglomeration schedule(凝聚状态表):显示聚类过程的每一步合并的类或样品、被合并的类或样品之间的距离以及样品或变量加入到一类的类水平。
Proximity matrix(相似矩阵):给出各类之间的距离或相似测度值。
Cluster Membership(类成员):显示每个样品被分配到的类或显示若干步凝聚过程。具体内容有三个选项: None为不显示类成员表,是默认值; Single solution为要求列出聚为一定类数的各样品所属的类;Range of solutions为要求列出某个范围中每一步各样品所属的类。
这里均使用默认设置。
(5)单击[Plots]按钮选择统计图表,统计图表对话框各选项如下:
Dendrogram(树形图):树形图表明每一步中被合并的类及其系数值,把各类之间的距离转换成1 至25 之间的数值。
Icicle(冰柱图):冰柱图把聚类信息综合到一张图上。纵向冰柱图(Vertical):参与聚类的个体各占一列,标以样品(或变量)号或标签;聚类过程中的每一步占一行,标以步的顺序号。横向冰柱图(Honrizontal):参与聚类的样品(或变量)各占一行,聚类的每一步各占一列。如果不加限定的选择项,则显示聚类的全过程。
这里仅选择树形图,其它选项不变
(6)单击[Method]按钮选择聚类方法,其对话框中各选项如下:
Cluster:聚类方法选择
Measure:对距离和相似系数的不同测量方法
Transform Values:转换数值的方法,标准化方法。
(注:如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。在聚类之前必须先标准化数据,以消除量纲的影响。如果