SPSS 的K-MEANS 聚类分析，进行分析的变量一定要是 1 2 3 4 5 打分这种的原始变量吗

...的K-MEANS 聚类分析,进行分析的变量一定要是 1 2 3 4 5 打分这种...
K-mean聚类方法 对聚类变量的要求 必须是连续型数据变量，就是你说的必须是12345这样的打分，或者是比如距离 重量 这种实际数据 你如果你有其他的分类变量数据 可以尝试用系统聚类方法，或者 2阶段聚类

如何用SPSS软件进行聚类分析?
从分析角度上看，聚类分析可分为两种，一种是按样本（或个案）聚类，此类聚类的代表是K-means聚类方法；另外一种是按变量（或标题）聚类，此类聚类的代表是分层聚类（系统聚类）。具体聚类方式的概括如下表：

K-means聚类分析案例(二)
第1步：收集和描述数据 为了应用k均值聚类，我们使用采自不同食物种类的数据集进行实验，其中包含了每种食物各自的能量（Energy）、蛋白质（Protein）、脂肪（Fat）、钙（Calcium）、铁（Iron）等含量。 数据获取 其中数值型变量如下： Energy Protein Fat Calcium Iron 非数值型变量如...

如何用SPSS进行系统聚类分析?
在进行Kmeans聚类分析时SPSSAU默认输出误差平方和SSE值，该值可用于测量各点与中心点的距离情况，理论上是希望越小越好，而且如果同样的数据，聚类类别越多则SSE值会越小（但聚类类别过多则不便于分析）。SSE指标可用于辅助判断聚类类别个数，建议在不同聚类类别数量情况下记录下SSE值，然后分析SSE值的减...

K-均值聚类算法(K-Means)
K-means是一种无监督学习方法，适用于对未标记数据进行分类。该算法旨在将数据分为由变量K标记的组。K-means算法执行迭代操作，基于数据特征，将每个数据点分配给K个组之一。它利用特征相似性对数据点进行聚类。K-means聚类算法产生以下结果：1. K个簇的质心，可用于标记新数据点。2. 训练数据的标签，...

关于k-means算法的聚类分析
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聚类分析—Kmeans聚类客户细分案例
不同维度的变量，相关性尽量低 方法：变量降维。连续性用主成分，因子分析，变量聚类。分类型用概化处理，例如城市这个名称变量是分类型，可以合并为一线城市，二线城市...6.层次聚类案例实战 1)导入数据 X1：总GDP X2：人均GDP X3：工业增加值 X4：第三工业增加值 X5：固定投资 X6：基本社会投资 X...

spss学完了就忘了,怎么办?
当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量、数据录入、统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要...

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...
1、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。2、结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。3、针对存在的问题，进行相关参数的设置，增加迭代次数。4、所以要对数据进行标准化，得到标准化后的结果。5、利用标准化后的数据进行聚类分析。6、接着进行【分析...

如何运用excel进行k-means聚类分析表
1. 数据导入或输入：打开Excel，将数据导入工作簿或直接在Excel表格中输入数据。2. 选择数据范围：确定要进行聚类分析的数据范围。3. 选择“K-means聚类”功能：在Excel的功能栏中，找到数据分析工具，选择K-means聚类。4. 设置K值：根据需求选择合适的聚类数目K值。5. 运行聚类分析：执行K-...