SPSS教程-聚类分析-附实例操作

各地区各行业工资水平的分析(2009年数据)

小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍

1.研究背景及意义

1.1 研究背景

工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。

1.2 研究意义

1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。

2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。

2.数据来源与描述

2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》

（URL：https://www.wendangku.net/doc/4f12243147.html,/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###）

主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司

出版社：中国统计出版社

简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。

2.2 数据描述

本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。

图-0

3.分析方法及原理

3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高

描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。

在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。

3.2 通过聚类分析方法，判断哪些地区平均工资水平较高

聚类分析是依据研究对象的个体特征，对其进行分类的方法，分类在经济、管理、社会学、医学等领域，都有广泛的应用。聚类分析能够将一批样本（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。类内部个体特征之间具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。

在本案例中，我们将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-均值法（快速聚类法）。

3.2.1系统聚类法

系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。重复这一过程，直到将所有的样本（或指标）合并为一类。

系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。

在本例中进行的是Q型聚类。

类与类之间距离的计算方法主要有以下几种：

（1）最短距离法（Nearest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最小值；

（2）最长距离法（Farthest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最大值；

（3）组间联接法（Between-groups Linkage），是指两类之间个体之间距离的平均值；

（4）组内联接（Within-groups Linkage），是指把两类所有个体之间的距离都考虑在内；

（5）重心距离法（Centroid clustering），是指两个类中心点之间的距离；

（6）离差平方和法（Ward法），同类样品的离差平方和应当较小，类与类之间的离差平方和应当较大。

3.2.2 K-均值法（快速聚类法）

K-均值法（又称快速聚类法），是由MacQueen于1967年提出的，它将数据看成K维空间上的点，以距离作为测度个体“亲疏程度”的指标，并通过牺牲多个解为代价换得高的执行效率。但是，K-均值法只能产生指定类数的聚类结果，而类数的确定离不开实践经验的积累。

快速聚类分析的基本思想是：首先按照一定方法选取一批凝聚点（聚心），再让样本向最近的凝聚点凝聚，形成初始分类，然后再按最近距离原则修改不合理的分类，直到合理为止。因此，在快速聚类中，应首先要求用户自行给出需要聚成多少类，最终也只能输出关于它的唯一解。快速聚类是一个反复迭代的分类过程，在聚类过程中，样本所属的类会不断调整，直到最终达到稳定为止。

4.实验操作与结果分析

4.1 描述统计分析方法

在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“描述统计”→“描述性分析(D)”（如图-1），

图-1

打开如下对话框，将左侧框中的所有变量选入右侧框中，如图-2所示，单击“选项(O)”按钮，

图-2

在“选项”对话框中选择所需要分析的统计量，包括均值、标准差、极大值、极小值，如图-3所示。

图-3

点击“确定”按钮之后，分析结果如下表-1所示：

表-1描述统计量

N 极小值极大值均值标准差企业31 22000 62046 30869.10 8680.069

非农企业31 24788 62098 31787.84 8385.740

事业31 25021 68371 35282.77 11732.956

机关31 26668 74734 39085.10 13350.591

农_林_牧_渔业31 8841 45925 19413.84 7964.071

采矿业31 22846 66138 38030.74 11461.961

制造业31 21242 48207 26453.74 5509.114

电力_燃气及水的生产和供应业31 29605 86262 44113.10 14812.450

建筑业31 16583 69131 25769.23 10063.993

交通运输_仓储和邮政业31 25797 56955 35202.77 7353.178

信息传输_计算机服务和软件业31 22347 105413 47303.87 18924.379

批发和零售业31 16263 60260 26534.19 9705.925

住宿和餐饮业31 13577 38040 19263.71 5071.244

金融业31 31466 180816 62972.65 32341.917

房地产业31 15993 57052 28447.45 8900.469

输出结果分析：

分析描述统计量的输出结果可知，平均工资水平较高的三个行业分别是金融业（62972.65元），信息传输_计算机服务和软件业（47303.87元），电力_燃气及水的生产和供应业（44113.10元）；平均工资水平较低的三个行业分别是住宿和餐饮业（19263.71元），农_林_牧_渔业（19413.84元），水利_环境和公共设施管理业（24446.45元）。从极大值和极小值方面分析，在所有行业中，极大值最大的行业是金融业（180816元），极小值最小的行业是农_林_牧_渔业（8841元）。

4.2 聚类分析——系统聚类法

在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“分类(F)”→“系统聚类(H)”（如图-4所示），

图-4

弹出“系统聚类分析”对话框，将“地区”变量选入“标注个案(C)”中，将其他变量选入“变量框”中，如图-5所示。在“分群”单选框中选中“个案”，表示进行的是Q型聚类。在“输出”复选框中选中“统计量”和“图”，表示要输出的结果包含以上两项。

图-5

单击“统计量(S)”按钮，在“系统聚类分析：统计量”对话框中选择“合并进程表”、“相似性矩阵”，如图-6所示，表示输出结果将包括这两项内容。

图-6

单击“绘制(T)”按钮，在“系统聚类分析：图”对话框中选择“树状图”、“冰柱”，如图-7所示，表示输出的结果将包括谱系聚类图（树状）以及冰柱图（垂直）。

图-7

单击“方法(M)”按钮，弹出“系统聚类分析：方法”对话框，如下图-8所示。

图-8

“聚类方法(M)”选项条中可选项包括如图-9所示的几种方法，本例中选择“组间联接”：

图-9

“度量标准-区间(N)”选项条中可选项包括如图-10所示的几种度量方法，本例中选择“平方Euclidean距离”：

图-10

“转换值-标准化(S)”选项条中可选项包括如图-11所示的几种将原始数据标准化的方法，本例中选择“全局从0到1”：

图-11

输出结果分析：

表-2显示的是用平方Euclidean距离计算的近似矩阵表，其实质是一个不相似矩阵，其中的数值表示各个样本之间的相似系数，数值越大，表示两样本距离越大。

表-2 近似矩阵表

表-3显示的是聚类表，该表反映的是每一阶段聚类的结果，系数表示的是“聚合系数”，第2列和第3列表示的是聚合的类。聚类表的具体说明可参照教材P91，此处不再赘述。

表-3 聚类表

阶群集组合

系数首次出现阶群集

下一阶

群集 1 群集 2 群集 1 群集 2

1 24 25 .076 0 0 5

2 18 20 .078 0 0 5

3 8 17 .081 0 0 6

4 12 16 .118 0 0 12

5 18 24 .138 2 1 9

6 8 23 .152 3 0 13

7 5 15 .153 0 0 10

8 4 28 .162 0 0 12

9 14 18 .173 0 5 11

10 5 27 .191 7 0 15

11 7 14 .198 0 9 13

12 4 12 .213 8 4 18

13 7 8 .223 11 6 18

14 6 22 .226 0 0 16

15 5 29 .272 10 0 19

16 6 13 .288 14 0 19

17 21 31 .322 0 0 21

18 4 7 .341 12 13 21

19 5 6 .352 15 16 23

20 10 19 .379 0 0 25

21 4 21 .381 18 17 22

22 3 4 .450 0 21 23

23 3 5 .532 22 19 24

24 3 30 .736 23 0 29

25 10 26 1.027 20 0 26

26 10 11 1.229 25 0 28

27 1 9 1.484 0 0 30

28 2 10 1.766 0 26 29

29 2 3 3.403 28 24 30

30 1 2 11.285 27 29 0

图-12是冰柱图，是反映样本聚类情况的图，如果按照设定的类数，在那类数的行上从左到右就可以找到各类所包含的样本。冰柱图的具体说明同样可参照教材P91，此处不再赘述。

图-12

图-13是用“组间联接”聚类法生成的树状聚类图。如果将所有样本分为3类的话，如图所示，第1类包括北京、上海，第2类包括天津、广东、浙江、江苏、西藏，剩下的其他样本属于第3类。

图-13 树状聚类图（组间联接）

不同聚类方法的比较：

图-14至图-19分别表示的是用其它6种聚类方法（组内联接法、最近邻元素法、最远邻元素法、质心聚类法、中位数聚类法、Ward法）生成的树状聚类图。

图-14树状聚类图（组内联接）

图-15树状聚类图（最近邻元素）

图-16树状聚类图（最远邻元素）

图-17树状聚类图（质心聚类法）

图-18树状聚类图（中位数聚类法）

图-19树状聚类图（Ward法）

纵观7种不同的聚类方法，比较其聚类结果（分为3类），可总结出如下表-4。

4.3 聚类分析——K-均值法（快速聚类法）

在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“分类(F)”→“K-均值聚类(K)”（如图-20所示），

图-20

弹出“K均值聚类分析”对话框，将“地区”变量选入“个案标记依据(B)”中，将其他变量选入“变量框(V)”中，如图-21所示。在“方法”单选框中选中“迭代与分类”，在“聚类数”中填上“3”，表示聚类结果将分成3类。

图-21

单击“迭代(I)”按钮，弹出“K均值聚类分析：迭代”对话框，在“最大迭代次数(M)”中填上“10”（默认值），如图-22所示，表示设定的最大迭代次数为10。

图-22

单击“选项(O)”按钮，在“K均值聚类分析：选项”对话框中选择“初始聚类中心”、“每个个案的聚类信息”，如图-23所示，表示输出结果将包括这两项内容。

图-23

单击“保存(S)”按钮，在“K均值聚类分析：保存”对话框中选择“聚类成员(C)”、“与聚类中心的距离(D)”，如图-24所示，表示输出结果将包括这两项内容，并保存在“变量视图”以及“数据视图”中，如图-25、图-26所示。其中变量QCL-1表示的是案例的类别号，表示该个案是属于哪一类；QCL-2表示案例与其类别中心之间的距离。

图-24

图-25

图-26

输出结果分析：

输出结果中，表-5表示的是初始聚类的中心，也就是种子点。

表-5 初始聚类中心

聚类

1 2 3

企业57305 31707 26428 非农企业57526 31701 26943 事业65456 57789 27482 机关64448 65137 29284 农_林_牧_渔业27231 34271 17045 采矿业57046 27326 43103 制造业40642 25287 26105 电力_燃气及水的生产和供应业78712 71959 33204 建筑业42723 27220 16583 交通运输_仓储和邮政业46109 44661 31281 信息传输_计算机服务和软件业98016 78660 22347 批发和零售业55076 36544 16845 住宿和餐饮业29211 23418 15223 金融业180816 102433 31466 房地产业44344 40986 18181 租赁和商务服务业52697 30479 21220 科学研究_技术服务和地质勘查业81358 56145 30346 水利_环境和公共设施管理业38237 32552 22372 居民服务和其他服务业25198 31253 19569 教育58009 60698 29142 卫生_社会保障和社会福利业65667 57861 27418 文化体育和娱乐业71034 54959 27460 公共管理和社会组织57859 61906 28467

表-6表示的是迭代历史记录。

表-6 迭代历史记录a

迭代聚类中心内的更改

1 2 3

1 30407.548 35352.601 30161.151

2 .000 .000 .000

a. 由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。

任何中心的最大绝对坐标更改为 .000。当前迭代为

2。初始中心间的最小距离为 106236.479。

完整word版,SPSS聚类分析实验报告.docx

SPSS 聚类分析实验报告 一．实验目的： 1、理解聚类分析的相关理论与应用 2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、 3、熟练 SPSS软件相关操作 4、熟悉实验报告的书写 二．实验要求： 1、生成新变量总消费支出=各变量之和 2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T 检验，并说明检验结果 3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行） 4、利用 K-Mean法把 31 省分成 3 类 5、对聚类分析结果进行解释说明 6、完成实验报告 三．实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从 Word文档复制到 Excel ，并进一步导入到 SPSS数据文件中。 分析：由于本实验中要对 31 个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也 可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时， K 均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。 四、实验结果与数据处理： 1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：

生成新变量总消费支出 =各变量之和如图所示： 2.对变量食品支出和居住支出进行配对样本 T 检验，如图所示：

得出结论： 3.对各省的总消费支出做出条形图，如图所示： 4．对聚类分析结果进行解释说明： K均值分析将这样的城市分为三类： 第一类北京、上海、广东 第二类除第一类第三类以外的 第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东 第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。

初始聚类中心 聚类 123 食品支出7776.983052.575790.72衣着支出1794.061205.891281.25居住支出2166.221245.001606.27家庭设备及服务支出1800.19612.59972.24医疗保健支出1005.54774.89617.36交通和通信支出4076.461340.902196.88文化与娱乐服务支出3363.251229.681786.00其它商品和服务支出1217.70331.14499.30总消费支出23200.409792.6614750.02 迭代历史记录a 聚类中心内的更改 迭代123 11250.5921698.8651216.114 2416.86470.786173.731 3138.955 2.94924.819 446.318.123 3.546 5849.114319.1791362.411 6805.00415.199606.915 7161.001.72475.864 832.200.0349.483 9 6.440.002 1.185 10 1.2887.815E-5.148

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

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|x ij*|<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Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离 b）Within-groups linkage 组内平均连接法 方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小 C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法） 方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法

SPSS因子聚类案例分析报告

S P S S因子聚类案例分析 报告 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

喀什大学实验报告 《多元统计分析SPSS》 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院： xxx学院年级专业班： xxx班 学生姓名： xxx 学号： 20131808015 完成时间： 2016年x月x日 开课时间： 2016 至 2017 学年第 1 学期

实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： 十家同类型上市商业银行2012年指标 （三）实验步骤 1、选择菜单

2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等 5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法 6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法

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喀什大学实验报告 《多元统计分析SPSS》 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院： xxx学院年级专业班： xxx班 学生姓名： xxx 学号： XXXX1808015 完成时间： XXXX年x月x日 开课时间： XXXX 至 2017 学年第 1 学期

实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其XXXX 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： 十家同类型上市商业银行XXXX年指标 （三）实验步骤 1、选择菜单

2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等 5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法 6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

S P S S软件聚类分析过程的图文解释及结果的全 面分析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

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 |x ij*|<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Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

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|x ij*|<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Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之

SPSS操作方法：聚类分析

实验指导之一 聚类分析的SPSS操作方法 系统聚类法 实验例城镇居民消费水平通常用下表中的八项指标来描述。八项指标间存在一定的线性相关。为研究城镇居民的消费结构，需将相关性强的指标归并到一起，这实际上就是对指标聚类。 实验数据表 2001年30个省。市，自治区城镇居民月平均消费数据 x1人均粮食支出(元／人) x5人均衣着商品支出(元／人) x2人均副食支出(元／人) x6人均日用品支出(元／人) x3人均烟、酒、茶支出(元／人) x7人均燃料支出(元／人) x4人均其他副食支出(元／人) x8人均非商品支出(元／人) x1x2x3x4x5x6x7x8 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13．23 广东 广西 海南 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 系统聚类法的SPSS操作： 1. 从数据编辑窗口点击Analyze →Classify →Hierachical Cluster , （见图1） 图1 系统聚类法 打开层次聚类法对话如图2。 图2 系统聚类法对话框 选择需要进行聚类分析的变量进入Variable框内后，在Cluster栏中选择聚类类型，SPSS有两种层次聚类方法： Cases 对样品聚类（Q型；系统默认）， Variable 对指标变量聚类(R型），本例选择。 在Display栏中选择默认的输出项。 2. 点击Statistics按钮，打开对话框如图 3. 图3 Statistics对话框 Agglomeration schedule输出凝聚状态表（聚类进度表）；本例选择。

SPSS因子、聚类案例分析报告

喀什大学实验报告 《多元统计分析SPSS 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院: XXX学院年级专业班：XXX班 学生姓名：XXX 学号：20131808015 完成时间：2016 年X月X日 开课时间：2016 至2017 学年第1 学期

实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到 对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： （三）实验步骤 1、选择菜单

2、选择参与因子分析的变量到（变量V）框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图 5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为: 6在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法 形等 Vi 93 23% U12K15.&*% 8 3JK. i4 ir% riOM TSO' 開 W05% 3 6?% 12 1] tpSJKr?- 113TM ? 07%W U% 124SS 26 ￡5%谄01% ?心羽也帕J叽 越雀IB23% 42% U W% ig> 13 DQ% 31%. T6(H% 馬* K.Dfi% fld% 昭卿驚 主成分分析法 1 42% 0 6S% 44 越鴨 1韵飓?的恤站20% 髄 # A#*/#*

SPSS教程-聚类分析-附实例操作

各地区各行业工资水平的分析(2009年数据) 小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍 1.研究背景及意义 1.1 研究背景 工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。 1.2 研究意义 1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。 2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。 2.数据来源与描述 2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》 （URL：https://www.wendangku.net/doc/4f12243147.html,/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###） 主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司 出版社：中国统计出版社 简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。 2.2 数据描述 本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。

图-0 3.分析方法及原理 3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高 描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。 在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。 3.2 通过聚类分析方法，判断哪些地区平均工资水平较高 聚类分析是依据研究对象的个体特征，对其进行分类的方法，分类在经济、管理、社会学、医学等领域，都有广泛的应用。聚类分析能够将一批样本（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。类内部个体特征之间具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。 在本案例中，我们将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-均值法（快速聚类法）。 3.2.1系统聚类法 系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。重复这一过程，直到将所有的样本（或指标）合并为一类。 系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。 在本例中进行的是Q型聚类。 类与类之间距离的计算方法主要有以下几种： （1）最短距离法（Nearest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最小值； （2）最长距离法（Farthest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最大值； （3）组间联接法（Between-groups Linkage），是指两类之间个体之间距离的平均值；

聚类分析的案例分析(推荐文档)

《应用多元统计分析》 ——报告 班级： 学号： 姓名：

聚类分析的案例分析 摘要 本文主要用SPSS软件对实验数据运用系统聚类法和K均值聚类法进行聚类分析，从而实现聚类分析及其运用。利用聚类分析研究某化工厂周围的几个地区的 气体浓度的情况，从而判断出这几个地区的污染程度。 经过聚类分析可以得到，样本6这一地区的气体浓度值最高，污染程度是最严重的，样本3和样本4气体浓度较高，污染程度也比较严重，因此要给予及时的控制和改善。 关键词：SPSS软件聚类分析学生成绩

一、数学模型 聚类分析的基本思想是认为各个样本与所选择的指标之间存在着不同程度的相 似性。可以根据这些相似性把相似程度较高的归为一类，从而对其总体进行分析和总结，判断其之间的差距。 系统聚类法的基本思想是在这几个样本之间定义其之间的距离，在多个变量之间定义其相似系数，距离或者相似系数代表着样本或者变量之间的相似程度。根据相似程度的不同大小，将样本进行归类，将关系较为密切的归为一类，关系较为疏远的后归为一类，用不同的方法将所有的样本都聚到合适的类中，这里我们用的是最近距离法，形成一个聚类树形图，可据此清楚的看出样本的分类情况。 K 均值法是将每个样品分配给最近中心的类中，只产生指定类数的聚类结果。 二、数据来源 《应用多元统计分析》第一版164 页第6 题 我国山区有一某大型化工厂，在该厂区的邻近地区中挑选其中最具有代表性的 8 个大气取样点，在固定的时间点每日 4 次抽取6 种大气样本，测定其中包含的8 个取样点中每种气体的平均浓度，数据如下表。试用聚类分析方法对取样点及 大气污染气体进行分类。 三、建立数学模型 一、运行过程

SPSS聚类分析--用于筛选聚类变量的一套方法

SPSS聚类分析：用于筛选聚类变量的一套方法 聚类分析是常见的数据分析方法之一，主要用于市场细分、用户细分等领域。利用SPSS进行聚类分析时，用于参与聚类的变量决定了聚类的结果，无关变量有时会引起严重的错分，因此，筛选有效的聚类变量至关重要。 案例数据源： 在SPSS自带数据文件plastic.sav中记录了20中塑料的三个特征，分别是tear_res（抗拉力）、gloss（光滑度）、opacity（透明度），相关经验表面这20中塑料可以分为3个种类，如果用这三个变量进行聚类，请判断和筛选有效聚类变量。 一套筛选聚类变量的方法 一、盲选 将根据经验得到的、现有的备选聚类变量全部纳入模型，暂时不考虑某些变量是否不合适。本案例采用SPSS系统聚类方法。对话框如下:

统计量选项卡：聚类成员选择单一方案，聚类数输入数字3； 绘制选项卡：勾选树状图； 方法选项卡：默认选项，不进行标准化； 保存选项卡：聚类成员选择单一方案，聚类数输入数字3； 二、初步聚类 这是盲选得到的初步聚类结果，并且在数据视图我们可以看到已经自动生成了一个聚类结果变量，这个变量非常有用。

三、方差分析 是不是每一个纳入模型的聚类变量都对聚类过程有贡献？利用已经生成的初步聚类结果，我们可以用一个单因素方差分析来判断分类结果在三个变量上的差异是否显著，进而判断哪些变量对聚类是没有贡献的。

分析——比较均值——单因素方差分析： 选项选项卡：勾选均值图 由方差分析我们很明确的得知，纳入模型的三个聚类变量，其中只有“透明度”指标在各个分类上有显著的差异，也就是说分类有效果，让每个分类的差异很大，而两外两个变量则在三个分类上没有显著差异，没有很好的类别区分度，所以，我们可以认为，这两个变量对聚类无作用或者无贡献，可考虑踢出模型。 我们还想从可视化的角度来查看和判断，单因素方差分析为我们提供了均值图，可惜，这三个图却最容易误导我们的判断，因为spss在自动生产均值图时为每一个变量单独制图，而

spss样本聚类案例分析

原数据 1.1样本聚类（Q聚类）

聚类表 阶 群集组合 系数首次出现阶群 集 下一阶 群集 1群集 2群集 1群集 2 157.855003 21112 1.379007 325 1.772015

41014 1.776007 526 2.451308 6813 2.7720010 71011 4.3224212 812 4.5570512 934 4.8950013 10815 5.5006011 11897.74010013 121108.3148714 133812.79091114 141316.65012130通过系数做出其散点图 群集成员 案例 5 群集 4 群集 3 群集

1:Case 1 111 2:Case 2 111 3:Case 3 222 4:Case 4 222 5:Case 5 111 6:Case 6 111 7:Case 7 111 8:Case 8 333 9:Case 9 433 541 10:Case 10 541 11:Case 11 12:Case 541 12 333 13:Case 13 14:Case 541 14 15:Case 333 15

1.2变量聚类（R聚类） 近似矩阵 案例矩阵文件输入 总人口从业人 员 土地面 积 耕地面 积 财政收 入 粮食产 量 总人口 1.000.857.698.714.512.043从业人 员 .857 1.000.597.570.643.277 土地面 积 .698.597 1.000.856.044-.147 耕地面 积 .714.570.856 1.000-.001-.335

聚类分析的SPSS实现

§7.5聚类分析的SPSS实现 一、系统聚类法的SPSS实现 例7.5.1利用全国30个省市自治区经济发展基本情况的八项指标数据（见数据集wyzb6_5.），用系统聚类法对这30个省市自治区作一初步的分类，并说明各类地区经济发展的特点。 操作 分析（Analyze）?分类（Classify）?系统聚类（Hierarchical Cluster）打开系统聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）对话框 1．变量（V ariable(s)）列表框设置分析变量。 2．标志个案（Label Cases by）框设置分析对象的标志变量。3．分群（Cluster）单选择框设置聚类分析的类型。 4．输出（Display）复选择框设置聚类分析的输出结果，统计量和图都是默认选项。 5．统计量（Statistics）按钮设置输出的统计量。 合并进程表（Agglomeration schedule）默认选项，输出聚类分析的凝聚状态表； 相似性矩阵（Proximitymatrix）为复选项，输出各样品的距离矩阵。 聚类成员（Cluster Menbership）选择框： 无（None）选项：不显示类的样品构成； 单一方案（Single solution）选项：选择此项，并输入一个确定的分类数n，并输出聚成n个类时各个类的样品构成 情况。 方案范围（Range of solutions）：选择此项，并输入两个数n1，n2，将显示指定聚成n1类到n2类时各个类的样品构成 情况。

6．Plots按钮设置输出图形：树状图冰状图 7．Method按钮设置聚类分析的具体方法。 聚类方法： 组间连接：类间平均法 组内连接：类内平均法 最近临元素：最短距离法 最远临元素：最长距离法 质心聚类法：重心法 中位数聚类法：中位数法 Ward法：离差平方和法 度量方法选择框：选择计算样品距离的方法转换值选择框：选择原始数据标准化的方法Z得分，最常用的方法

spss软件聚类分析怎么用

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。 excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值 导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表 点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by； 选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击ok即可。 于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法） 层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解. （一）层次聚类 Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster 在“C1uster”组中选择聚类类型：要进行变量聚类选择指定“Vanables”；要进行观测量聚类指定“Cases”。 指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“Variable[s]：”矩形框中；将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。 如果不使用系统默认值，或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项，则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。 1．确定聚类方法 在主对话框中，点击“Methed”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框，即“Hierachical Cluster Analysis：Method”。

SPSS操作方法：聚类分析

. 实验指导之一 聚类分析的SPSS操作方法 系统聚类法 实验例城镇居民消费水平通常用下表中的八项指标来描述。八项指标间存在一定的线性相关。为研究城镇居民的消费结构，需将相关性强的指标归并到一起，这实际上就是对指标聚类。 实验数据表 2001年30个省。市，自治区城镇居民月平均消费数据 x1人均粮食支出(元／人) x5人均衣着商品支出(元／人) x2人均副食支出(元／人) x6人均日用品支出(元／人) x3人均烟、酒、茶支出(元／人) x7人均燃料支出(元／人) x4人均其他副食支出(元／人) x8人均非商品支出(元／人) x1x2x3x4x5x6x7x8 北京7.78 48.44 8.00 20.51 22.12 15.73 1.15 16.61 天津10.85 44.68 7.32 14.51 17.13 12.08 1.26 11.57 河北9.09 28.12 7.40 9.62 17.26 11.12 2.49 12.65 山西8.35 23.53 7.51 8.62 17.42 10.00 1.04 11.21 内蒙古9.25 23.75 6.61 9.19 17.77 10.48 1.72 10.51 辽宁7.90 39.77 8.49 12.94 19.27 11.05 2.04 13.29 吉林8.19 30.50 4.72 9.78 16.28 7.60 2.52 10.32 黑龙江7.73 29.20 5.42 9.43 19.29 8.49 2.52 10.00 上海8.28 64.34 8.00 22.22 20.06 15.52 0.72 22.89 江苏7.21 45.79 7.66 10.36 16.56 12.86 2.25 11.69 浙江7.68 50.37 11.35 13.30 19.25 14.59 2.75 14.87 安徽8.14 37.75 9.61 8.49 13.15 9.76 1.28 11.28 福建10.60 52.41 7.70 9.98 12.53 11.70 2.31 14.69 江西 6.25 35.02 4.72 6.28 10.03 7.15 1.93 10.39 山东8.82 33.70 7.59 10.98 18.82 14.73 1.78 10.10 河南9.42 27.93 8.20 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76 湖北8.67 36.05 7.31 7.75 16.67 11.68 2.38 12.88

非常好的SPSS软件聚类分析功能介绍(修改稿)

第9章SPSS软件的聚类分析功能介绍 1 SPSS软件简介 1.1当前较为流行的统计分析软件包 SPSS（Statistical Package for Social Science）是由美国SPSS公司于20世纪80年代推出的统计分析软件包，分为SPSS/PC（DOS版）和SPSS for Windows（Windows版），是一个适用于社会科学的统计分析软件包，广泛用于教育、心理、经济及科学等领域，是世界上著名的统计分析软件之一。 SAS—Statistical Analysis System，是一个适用于化学、生物、心理以及农、医等学科领域的统计分析软件。 Statgragh—Statistical Graphics，是一个适用于财政、金融等方面的统计分析软件。 Systal_—System Statistical，是一个广泛用于各种统计分析的软件包。 1.2 SPSS软件功能简介 SPSS软件的功能很强大，可以实现数据的输入与编辑、数据的一般性管理、各种统计分析、图形与输出报告等。其中，统计分析包括常见的统计描述（频次、均值等）、T检验、方差分析、相关分析、回归分析和聚类分析。此外，SPSS与Excel、Word等有很好的兼容性，可以读取Excel表格数据，也可以将SPSS的结果拷贝到Excel和Word。 但是SPSS软件不是一个独立的文献分析软件，因为它进行聚类分析的基础是共现关系矩阵，需要通过其他途径获得，比如Bibexcel等。而且SPSS软件做聚类分析时显示的效果不是很理想，数据量应该控制在100以内，否则软件无法进行处理。 SPSS最早的版本是基于DOS系统的，现在已有多个适用于Windows系统的版本，最新版本是SPSS for Windows 20.0。SPSS for Windows 13.0及以上的版本都可实现聚类分析，本章中采用的是SPSS for Windows 16.0。SPSS可以读取英文和汉语的数据，也有汉化版本专门分析汉语的数据以免处理过程中出现乱码。 2 SPSS软件的下载与安装 2.1 SPSS软件的下载 SPSS for Windows 16.0的下载地址为：https://www.wendangku.net/doc/4f12243147.html,:8088/down.asp，，点击“SPSS V16.0”即可下载软件，如图9.1所示。

SPSS因子、聚类案例分析报告.doc

《多元统计分析SPSS》 实验报告 实验课程：基于 SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院： xxx 学院年级专业班： xxx 班 学生姓名：xxx 学号： 015 完成时间：2016 年 x 月 x 日 开课时间：2016 至 2017 学年第 1 学期 成绩 教师签名 批阅日期

实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到 对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了 8 个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞 争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进 行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比 较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进 行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况 的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： 十家同类型上市商业银行2012 年指标 盈利能力安全能力发展能力 资产利润资产负债资本充足每股收益贷款增长存款增长总资产增 率不良贷款率 率率增长率率率长率 平安银行% % % % % % % % 浦发银行% % % % % % % % 建设银行% % % % % % % % 中国银行% % % % % % % % 农业银行% % % % % % % % 工商银行% % % % % % % 10% 交通银行% % % % % % % % 招商银行% % % % % % % % 中信银行% % % % % % % % 民生银行% % % % % % % % （三）实验步骤 1、选择菜单

SPSS19.0实战之聚类分析

标签: SPSS, 系统聚类, K-mean聚类, Ward法, 最短距离法 聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean聚类。其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。 分析数据依然采用线性回归所使用的标准化后的能源消费数据。 1.1 系统聚类 本次实验的系统聚类都是凝聚系统聚类，为了控制变量，都采用平方Euclidean距离。1.1.1 最短距离聚类法 最短距离法聚类步骤如下： 1.规定样本间的距离，计算样本两两之 间的距离，得到对称矩阵。开始每个 样品自成一类。 2.选择对称矩阵中的最小非零元素。将 两个样品之间最小距离记为D1，将 这两个样品归并成为一类，记为G1。 3.计算G1与其他样品距离。重复以上 过程直到所有样品合并为一类。 我们在SPSS中实现最短距离分析非常简单。单击“”-->“” -->“”。将弹出如图1-1所示的对话框，设置相应的参数即可。

图1-1 最短距离法 我们的数据已经做过标准化，在“转化值”-->“标准化”选项上选无。 在统计量的聚类成员中选择“无”，因为这是非监督分类，不需要指定最终分出的类个数。在绘制中选择绘制“树状图”。单击确定，得到以下结果。 1.表3-1显示了数据的缺失情况：

耗的特点。但是我们可以看到广东省能源消耗组成和其他省份特别不同，在其他方法中也显现出来。 图1-2 最短距离法聚类图 1.1.2 组间联接聚类

SPSS聚类分析实验报告

SPSS聚类分析实验报告 一．实验目的： 1、理解聚类分析的相关理论与应用 2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、 3、熟练SPSS软件相关操作 4、熟悉实验报告的书写 二．实验要求： 1、生成新变量总消费支出=各变量之和 2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果 3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行） 4、利用K-Mean法把31省分成3类 5、对聚类分析结果进行解释说明 6、完成实验报告 三．实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。 分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。 四、实验结果与数据处理： 1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：

生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示： 2. 对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示：

得出结论： 3. 对各省的总消费支出做出条形图，如图所示： 4．对聚类分析结果进行解释说明： K均值分析将这样的城市分为三类： 第一类北京、上海、广东 第二类除第一类第三类以外的 第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东 第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。

迭代历史记录a 迭代 聚类中心内的更改 1 2 3 1 1250.592 1698.865 1216.114 2 416.864 70.786 173.731 3 138.955 2.949 24.819 4 46.318 .123 3.546 5 849.114 319.179 1362.411 6 805.004 15.199 606.915 7 161.001 .724 75.864 8 32.200 .034 9.483 9 6.440 .002 1.185 10 1.288 7.815E-5 .148 初始聚类中心 聚类 1 2 3 食品支出 7776.98 3052.57 5790.72 衣着支出 1794.06 1205.89 1281.25 居住支出 2166.22 1245.00 1606.27 家庭设备及服务支出 1800.19 612.59 972.24 医疗保健支出 1005.54 774.89 617.36 交通和通信支出 4076.46 1340.90 2196.88 文化与娱乐服务支出 3363.25 1229.68 1786.00 其它商品和服务支出 1217.70 331.14 499.30 总消费支出 23200.40 9792.66 14750.02

多元统计分析聚类分析的各种方法spss

多元统计分析 （第一次作业） 学院：信息与计算科学学院 专业： ____________ 指导老师： ____________ 小组成员：罗健水（20080560） 许志欢（20080574） 庄娜（20080595） 卓玛（20080561）

2011年4月10日

题目：某行政系统所属独立核算工业企业16个行业经济实力强弱的聚类分析 独立核算：独立核算是指对本单位的业务经营活动过程及其成果进行全面、系统的会计核算。独立核算单位的特点是：在管理上有独立的组织形式，具有一定数量的资金，在当地银行开户；独立进行经营活动，能同其他单位订立经济合同；独立计算盈亏，单独设置会计机构并配备会计人员，并有完整的会计工作组织体系。 非独立核算又称报帐制，是把本单位的业务经营活动有关的日常业务资料，逐日或定期报送上级单位，由上级单位进行核算。非独立核算单位的特点是：一般由上级拔给一定数额的周转金，从事业务活动，一切收入全面上缴，所有支出向上级报销，本身不单独计算盈亏，只记录和计算几个主要指标，进行简易核算 数据来源：上海市青浦区统计局数据链接：数据5?11.sav 固定资产原价：指企业在建造、改置、安装、改建、扩建、技固定资产计量术改造固定资产时实际支出的全部货币总额。该指标根据企业会计"资产负债表"中"固定资产原价"项的期末数填列。 固定资产净值平均余额：每月逐步减少。有部分企业单位，是按季度计提折旧，那么在没有提折旧的月 份，比如10月份，和9月份比较，固定资产净值平均余额就没有变化，也就是说，还是等于9月份的 固定资产净值平均余额 例：如09年底的固定资产净值余额为5000万元，2010年元月份完成固定资产投资1000万元，那么元月份的固定资产净值平均余额是多少？2月份又完成投资500万元，那2月份的固定资产净值平均余额是多少？（计算公式是怎样） 解：平均余额等于期初的加期末的除以2 所以一月份=（5000+6000-当月折旧）/2 二月份的=（6000+6500-两个月的折旧）/2 所有者权益（Owne' s Equities：资产扣除负债后由所有者应享的剩余利益。即一个会计主体在一定时期所拥有或可控制的具有未来经济利益资源的净额。 营业税金及附加：主营业务税金及附加”科目改名为“营业税金及附加”, “营业税金及附加”科目用法如下: 一、本科目核算企业经营活动发生的营业税、消费税、城市维护建设税、资源税和教育费附加等相关税费。 房产税、车船使用税、土地使用税、印花税在“管理费用”等科目核算，不在本科目核算。 二、企业按规定计算确定的与经营活动相关的税费，借记本科目，贷记“应交税费”等科目。企业收到的返还的消费税、营业税等原记入本科目的各种税金，应按实际收到的金额，借记“银行存款”科目，贷记本科目。