聚类分析和判别分析【共28张PPT】.ppt

聚类分析和判别分析（优选）聚类分析和判别分析如果已知一组样本总体可以分为几类，但仍有一些样本需要明确其类别归属时就需要使用本节的判别分析。
在SPSS中层次聚类的操作过程如下：
（5）重复上一过程，直至达到收敛标准。
（2）确定初始类中心坐标。
（5）重复上一过程，直至达到收敛标准。
（1）打开或建立数据文件。
（10）单击“确定”按钮，执行操作，输出结果。
这里摘选了其中部分省份的数据，请问如何通过这些数据对各省份三次产业从业人数进行聚类分析？
（3）根据距离最近原则进行分类。
（3）因变量的取值事先是确定的且独立。
这里摘选了其中部分省份的数据，请问如何通过这些数据对各省份三次产业从业人数进行聚类分析？
（1）打开或建立数据文件。
（3）因变量的取值事先是确定的且独立。
实例分析：不同省份三次产业从业人数
（1）自变量服从多元正态分布且彼此之间不存在多重共线性。聚类分析简介聚类分析的计算

1．距离
距离的计算根据观测指标数据类型的不同可以分为两种情况：如果观测指标是非连续数据，需要采用卡方分析等计算方法；如果观测值标是连续数据，则可以采用以下几种算法：
（1）明氏距离
（2）马氏距离
（3）兰氏距离
（4）自定义距离
2．相似性系数
前面提到，聚类分析不仅可以对样本进行聚类，而且还可以对变量进行聚类，当对变量进行聚类时，考察变量之间关系的指标一般采用相似性系数来表示。相似性系数是描述测量指标之间相关程度的指标，取值范围为[-1,1]，相似系数越大，变量之间的相似性就越高。根据研究目的的不同，有时只需要考察相关系数绝对值的大小，有时还要考虑到相关的方向，即相关系数的正负。聚类时，相似的变量归入一类，不相似的变量归到不同的类。相似性系数的计算方法常见的有积差相关系数和夹角余弦等。
积差相关系数：

（1）打开或建立数据文件。
在层次聚类中，它既可以对样本进行聚类（即Q型聚类），也可以对变量进行聚类（即R型聚类）；
教师队伍的构成影响和制约着高等教育的质量和发展。
（4）重新计算所形成的各个新类别的中心点坐标，并重新归类。
在SPSS中层次聚类的操作过程如下：
（4）自变量与因变量间关系符合线性假设。
（5）设定输出指标：在“输出”选项组中选择输出统计量和图形。
同样，在生物学中对新发现物种的归类，在社会学、经济学中对社会发展状况、经济形势的判断也都要涉及到本节要学习的判别分析。
（10）单击“确定”按钮，执行操作，输出结果。
在聚类过程中系统将所有观测指标纳入计算过程，在聚类结果中不仅可以显示不同样本（或变量）的距离、所属类别，而且还可以根据分类过程绘制出样本（或变量）的树状谱系关系图，对于确定类别个数有着重要的参考价值。
实例分析：不同省份三次产业从业人数
实例分析：不同省份三次产业从业人数
根据判别时变量处理方法的不同，有逐步判别和序贯判别等。
二阶聚类发展较晚，但由于其能同时处理连续数据和离散数据，同时还可以自动确定最佳聚类个数，加上处理速度快等优点，使它从一经提出就在多个领域得到推广，并受到越来越多用户的青睐。
前面介绍了K-均值聚类分析的基本原理和步骤，在SPSS中K-均值聚类的操作过程如下：二阶聚类的基本原理二阶聚类的操作过程

（3）选择变量
（4）选择距离度量标准
（5）连续变量计数
（6）设定聚类数量
（7）选择聚类准则
（8）选项设置
（9）输出设置
（10）设置完成后，单击“确定”按钮，执行操作，输出结果。
实例分析：普通高等学校（机构）教职工队伍构成（1）8.3K-均值聚类分析均值聚类的基本原理均值聚类的操作过程

（3）选择变量
（4）确定聚类数
（5）选择聚类方法
（6）设定聚类中心的读取与输出
（7）设定迭代次数
（8）设定输出结果
（9）选择统计量指标和缺失值处理
（10）单击“确定”按钮，执行操作，输出结果。
实例分析：不同省份三次产业从业人数8.4层次聚类层次聚类的基本原理层次聚类的操作过程

（3）选择变量：从左边变量列表框中选择要进行聚类的变量将其移入右边“变量”列表框中，同时选择称名变量移入“标注个案”文本框中。
（4）选择聚类类型：在“分群”选项组中可以选择聚类对象。
（5）设定输出指标：在“输出”选项组中选择输出统计量和图形。
（6）选择基本统计量
（7）选择输出图形
（8）选择聚类方法
（9）聚类结果保存
（10）设置完成后，单击“确定”按钮，执行操作，输出结果。

实例分析：普通高等学校（机构）教职工队伍构成（2）（1）打开或建立数据文件。
（5）重复上一过程，直至达到收敛标准。
这里摘选了其中部分省份的数据，请问如何通过这些数据对各省份三次产业从业人数进行聚类分析？
（2）所有自变量在各组之间方差齐性，协方差矩阵也相等。
层次聚类又称系统聚类或分层聚类，是一种常用