文章目录1.聚类分析1.1 K-均值聚类1.2 系统聚类2.主成分分析3.时间序列本文介绍一些常用的算法和如何使用SPSS实现1.聚类分析1.概述聚类分析(cluster analysis)也称群分析、点群分析是一种无监督学习与回归分析、多元分析称为多元分析的三大方法。是一个把数据对象划分成子集的过程。每个子集是一个簇(cluster)使得簇中的对象彼此相似但是与其他簇中的对象不相似。由聚类分析产生的一个簇的集合叫做一个聚类。2.基本思想我们所研究的样品或指标变量之间存在程度不同的相似性亲疏关系——以样品间距离衡量。于是根据一批样品的多个观测指标具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量以这些统计量为划分类型的依据。把一些相似程度较大的样品或指标聚合为一类把另外一些彼此之间相似程度较大的样品或指标又聚合为另一类直到把所有的样品或指标聚合完毕满足“类内差异小类间差异大”这就是分类的基本思想。也就是“物以类聚”的思想。3.聚类分析的步骤步骤1选择聚类分析变量这些变量应具备以下特点1和聚类分析的目标相关2反映了要分类对象的特征3在不同对象的值具有明显差异4变量之间不应该高度相关对于变量高度相关的处理办法两种1在对案例聚类分析之前先对变量进行聚类分析在各类中选择具有代表性的变量作为聚类变量2对变量做因素分析产生一组不相关变量作为聚类变量。步骤2计算相似性相似性(Similarity)是聚类分析的一个基本概念反映了研究对象之间的亲疏程度。聚类分析就是根据研究对象之间的相似性来进行分类的。步骤3聚类选定聚类方法确定形成的类数。步骤4聚类结果的解释得到聚类结果后对结果进行验证和解释以保证聚类解是可信的。聚类分析的特征分组聚类分析的过程就是把一个数据对象分成若干个组(或者簇)的过程。相似组内的对象具有很高的相似性而对于另外一些组则要求尽可能的不相似。评估聚类完成后还需要一些评价函数对聚类结果进行度量通常涉及距离度量。具体几种距离算法可见聚类分析理论介绍1.1 K-均值聚类案例结果1.2 系统聚类2.主成分分析3.时间序列先定义数据点击确定结果4.神经网络5.多元线性回归6.logistic回归后面再补充…