是否所用变量越多，聚类效果就越好

可以，采用twostep两阶段聚类这个聚类方法可以用于混合多种变量类型的聚类或者如果是全部都是0,1变量的还可以采用系统聚类，该种方法是用于一种类型的变量聚类，可以全是分类变量，可以全部是连续变量kmean法只能用于连续数据变量聚类

1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类； 2.分层聚类 适用于对变量聚类； 3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类； 4.基于密度的聚类算法； 5.基于网络的聚类； 6.机器学习中的聚类算法；前3种，可用spss简单操作实现；

系列文章： 聚类分析（1）之市场细分 聚类分析方法分为快速聚类和系统聚类（层次聚类）。快速聚类spss使用的是K-means聚类算法。该聚类方法需要指定聚类数量，通常我们需要多次尝试并分析多少个类合适。聚类分析适合大样本量情况。样本个数超过500，变量数超过50（并不是强制的）。 聚类分析数据类型为数值型，非数值型变量需要做转换，二分类变量（0,1）可以参与聚类分析。聚类多数适用于连续变量，分类变量适用对应分析。 聚类分析对极端值敏感，同时变量数据的量纲也会影响到聚类结果，需要做标准化处理。 结果依赖于第一次初始分类，聚类中绝大多数重要变化均发生在第一次分配中。 聚类分析中，关于分类时，一种是利用相似系数，性质越接近的，相似系数就越接近1或者-1，通过此来确定归类。另一种是利用空间距离，将每一个点看做m维空间上的一个点，并在空间中定义距离。 在spss中可以设定迭代次数。 来自《Python数据科学：技术详解与商业实践》。聚类效果的评估基于结果的可解释性，通常需要多次聚类才能找到合适的分类。 数据包含6个变量（字段），除了客户编号为名义变量外，其他都是连续变量。 不论什么做什么数据分析，第一步就是查看原始数据的分布，这里应该查看一下各变量的数据分布状态：均值，极大极小值，方差，缺失情况。 通过spss分析-描述 可以看出1.量纲差异较大。2极大极小值组距很大。从这方面可以讲，我们需要做标准化处理。先尝试不做标准化处理。 通过业务知识等，决定先设定5个细分人群，后面可以再尝试4和6。 先做标准化处理：spss分析-描述。在左下角中有一个“将标准化值另存为变量”，标准化为Z分数。确定后会生成新的标准化后的变量。 对标准化后的变量聚类：分析-分类-K-means 选择迭代次数同时将分类结果存在表中。 默认迭代次数是10次，迭代次数过少，可能已经迭代完了仍无法收敛，所以需要增加迭代次数。将分类结果保存在表中，是指对每个样本标注被分到哪一类了。这一步的目的是为了后续通过其他方法（比如比较均值）来看5类人群之间的差异。停 输出4个表格，都是经过标准化处理的。主要查看是否已经迭代收敛。然后下一步就是做均值比较等，目的是查看5类人群是否有差异，分类是否合理。同时还可以在对4和6类人群试做分类。聚类分析无法检验标准， 通过比较均值，可以了解5类人群之间的差异 输出的结果 从结果中可以看出 第一类：高端商用客户，总通话时间长，工作日上班时间通话比例高 第二类：少使用低端客户，总通话时间短，各时段通话时间都短 第三类：中端商用客户，总通话时间居中，工作日上班时间通话比例高 第四类：中端日常用客户，总通话时间居中，工作日下班时间通话比例高 第五类：长聊客户，每次通话时间长

使用聚类代码。三个特征变量是可以使用聚类代码进行聚类的，Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

主成份分析本质上是一种降维技术，要将多个变量通过旋转在少数维度（最好是2个）上表示出来，并据此分类。但是旋转的方法不同，投射出来的结果也是不一样的，因此你会看到特征向量数值绝对值相同，但符号相反。就好比一种旋转方法将点投影到了X轴之上，而另一种方法恰好投影到了X轴之下。在使用时你只要能确定变量和主成份之间的关系就可以了，解释时用最方便解释得结果。

你在聚类分析界面里选择对分类组别进行方差分析，通过方差检验值来判断分几组比较好。

运用聚类分析法主要做好分析表达数据：　　1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。　　2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。　　3、多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。　　4、K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。　　聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。

个案其实就是SPSS表格中的行，每行代表一个样本的数据。变量就是SPSS表格中的列，每列是一种变量，如年龄，性别等。

常用的聚类方法有以下几种：1、k-mean聚类分析：适用于样本聚类；2、分层聚类：适用于对变量聚类；3、两步聚类：适用于分类变量和连续变量聚类；4、基于密度的聚类算法；5、基于网络的聚类；6、机器学习中的聚类算法。以上就是常用的聚类方法。

连续变量和离散变量都适用系统聚类。系统聚类法（分层聚类法）：1、基本思想：开始将每个样本自成一类；然后求两两之间的距离，将距离最近的两类合成一类；如此重复，直到所有样本都合为一类为止。2、适用范围：既适用于样本聚类，也适用于变量聚类。并且距离分类准则和距离计算方法都有多种，可以依据具体情形选择。快速聚类法（K-均值聚类法）：1、基本思想：按照指定分类数目，选择个初始聚类中心；计算每个观测量（样本）到各个聚类中心的距离，按照就近原则将其分别分到放入各类中；重新计算聚类中心，继续以上步骤；满足停止条件时（如最大迭代次数等）则停止。2、使用范围：要求用户给定分类数目，只适用于样本聚类（Q型），不适用于变量聚类（R型）。

聚类分析，亦称群分析或点分析，是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某些相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按亲疏关系的程度对样本进行聚类（徐建华，1994）。聚类分析方法，应用在地下水中，是在各种指标和质量级别标准约束条件下，通过样品的各项指标监测值综合聚类，以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大，这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先对聚类要素进行数据标准化处理。

点“SAVE”按钮后选择即可。

能。在医学领域中，有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件，称为二项分类变量（dichotomousvariable），能直接聚类分析。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，它是一种重要的人类行为。

对。因子分析的主要目的是降维对变量分类，而聚类分析主要目的是对变量或样本聚集而分类。

把数据复制到excel上，然后选上聚类所在的C2然后选择筛选在第2行的地方都会有下三角符号，点聚类所在的下三角：数字筛选，如我想要第1类的数据就只选择1：就会得到你想要的那一类数据：

划分成有意义的组，快速捕获数据的自然结构。根据查询聚类输入变量性质得知，重要性就是能够划分成有意义的组，快速捕获数据的自然结构，在数据中缺一不可。变量，指值可以变的量。

定义不同，方法不同。1、定义不同，设置行业虚拟变量，是一个虚拟的过程，而聚类到行业则是属于真实的事件。2、方法不同，设置行业虚拟变量实在方案中进行的，而聚类到行业实在实践中进行。

参考答案 6、叶子的离开，是因为风的追求还是树的不挽留？　　　

聚类分析根据数据拥有的特征对数据进行分组。聚类分析根据使对象相似的因素对对象进行分组。聚类分析也称为细分分析或分类法分析。聚类分析不能区分因变量和自变量。聚类分析广泛用于心理学，生物学，统计学，数据挖掘，模式识别和其他社会科学等领域。

两分类变量的主成分分析

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。3、基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。5、基于网格的方法，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。6、基于模型的方法，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。

1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。

　　要求是最少二十个样本，十个变量。1、主成分分析在于对原始变量的线性变换，注意是转换、变换；而因子分析在于对原始变量的剖析，注意是剖析，是分解，分解为公共因子和特殊因子。　　2、这两种分析法得出的新变量，也就是成分或者因子，并不是原始变量筛选或者提出后剩余的变量。　　3、因子分析只能解释部分变异（指公共因子），主成分分析能解释所有变异（如果提取了所有成分）。　　4、主成分分析，有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释80%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有几个公共因子，因为这里的因子是公因子，潜在的存在与每一个变量中，需要从每一个变量中去分解，无法解释的部分是特殊因子。　　5、spss因子分析过程对各变量间量纲和单位造成的影响，默认自动进行标准化处理，因此不必要在开始之前单独进行数据标准化处理，因为，标准化与否结果一致。　　6、spss因子分析重要结果：KMO值，此值是否进行计算与变量个数、样本个数有关，不一定会在每次执行中都显示，如没有此结果，可通过调整变量和样本的比例实现。-

SPSS聚类分析过程解析 SPSS手把手的教程案例不错，数据小兵是一个专注SPSS研究的博客，里面涉及SPSS各种经典分析方法的实际操作过程解析。今天给大家推荐的是《利用SPSS进行聚类分析的过程》。 案例过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，Means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的 聚类分析案例。 案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。 【一】问题一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类” 1、如何筛选聚类变量？现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。 2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。 3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。 【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类” 1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。 2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。 【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。 2、这个过程一般用 单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。 【四】问题四：聚类结果的解释？——采用”均值比较描述统计“ 1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。 2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。

1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类； 2.分层聚类 适用于对变量聚类； 3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类； 4.基于密度的聚类算法； 5.基于网络的聚类； 6.机器学习中的聚类算法； 前3种，可用spss简单操作实现；

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

1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类；2.分层聚类 适用于对变量聚类；3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类；4.基于密度的聚类算法；5.基于网络的聚类；6.机器学习中的聚类算法；前3种,可用spss简单操作实现；

案例详解SPSS聚类分析全过程案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。【一】问题一：选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费?所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。若果有某两个变量的相关系数接近1或－1，说明两个变量可互相替代。3、只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。从proximitymatrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0．903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。【二】问题二：20中啤酒能分为几类?——采用“Q型聚类”1、现在开始对20中啤酒进行聚类。开始不确定应该分为几类，暂时用一个3－5类范围来试探。Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。我这里试着确定分为4类。选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。【三】问题三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么?——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。2、这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。方差分析结果显示，三个聚类变量sig值均极显著，我们用于分类的3个变量对分类有作用，可以使用，作为聚类变量是比较合理的。【四】问题四：聚类结果的解释?——采用”均值比较描述统计“1、聚类分析最后一步，也是最为困难的就是对分出的各类进行定义解释，描述各类的特征，即各类别特征描述。这需要专业知识作为基础并结合分析目的才能得出。2、我们可以采用spss的means均值比较过程，或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中，report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别，主要根据专业知识来判定。这里到此为止。以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。

如下;1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。

综合评价中的的聚类方法有哪几种1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类；2.分层聚类 适用于对变量聚类；3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类；4.基于密度的聚类算法；5.基于网络的聚类；6.机器学习中的聚类算法；前3种，可用spss简单操作实现；

可以的.spss 聚类分析 在大致有三类方法：一类是系统聚类法，可以是定性和定量变量都在一块，对变量类型无要求二是k-mean法，该方法只能针对定量变量类型进行聚类三是two-step二阶段聚类法，该方法对变量类型也无要求。

本来想给你截图的，可是传不上来，我就简单说一下哈。首先你得进行一次预计算，选择菜单里分析——降维——因子分析，跳出主面板，把想分析的变量选到变量框里，然后点确定。这时候输出窗口里会只有一个或两个图表。其中有一个图表是主成分的方差贡献。这个图表里你要找到两个相邻的列（应该是第三列和第四列），其中前一个列指的是单个因子对方差的贡献率，后一个是因子累计贡献率。也就是说前一个列里边数值相加等于100，后一个列里边数值递增，最后一个等于100。假如前一个列里是60,30,10，那么后一列里就是60,90,100.两个列之间有一个和的关系。找到这两个列以后，你要找使得累计贡献率达到百分之八十的那个数。这个表的第一列是1,2,3，等等，它代表第几个因子，比如3指的那行就包括第三个因子的方差贡献率，累积到第三个因子的方差贡献率这两个数据。你要找到累计到达百分之八十的那个因子是第几个因子，然后就按提取几个因子进行计算。通过预计算知道了提取几个因子之后，就开始正式计算。再次打开因子分析的主面板，在最右边一共有五个选项，分别是描述，抽取，旋转，得分，选项。这五个在预计算里边没有用，但是现在要用了。点继续。点击描述，在对话框里选上初始变量分析，kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项，（注意，kmo和bartlett是一个选项，选项名就是很长）这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。点击抽取，对话框里最上边的方法就选主成分，分析里选上相关性矩阵，输出选上未旋转的因子解和碎石图两个选项，抽取里选择因子的固定数目，在要提取的因子后边填上你预计算里算出的因子数目。点继续。旋转里边选最大方差法，输出旋转解。继续。得分里边选保存为变量，方法为回归，显示因子得分系数矩阵也要打上勾。继续。确定。然后就可以分析结果了。先看kmo和bartlett的结果，kmo统计量越接近1，变量相关性越强，因子分析效果越好。通常0.7以上为一般，0.5以下不能接受，就是不适合做因子分析。bartlett检验从检验相关矩阵出发，如果p值，就是sig，比较小的话，一般认为小于0.05，当然越小越好，就适于因子分析。如果这两个检验都合格的话，才可以去写因子模型。为了便于描述，假设我们有两个因子f1，f2，旋转变换后的因子载荷矩阵会告诉你每个变量用因子表示的系数。比如变量x1=系数1*f1+系数2*f2，变量2以此类推。因子得分系数矩阵会告诉你每个因子里各变量占得权重，比如f1=系数1*x1+系数2*x2+。。。根据这个我们就能算出因子得分了。因为之前选择了将因子保存为新变量，所以spss会直接保存两个因子得分为两个新变量，然后我们不是有一个公式吗总得分=因子1的方差贡献率*因子1的得分+因子2的方差贡献率*因子2的得分+...根据这个公式计算一下就可以了。用spss或者Excel都可以。希望能对你有帮助哦。ppv课，大数据培训专家，最专业的大数据培训平台。为你提供最好的spss学习教程哦。-

大。数量级越大的变量，对距离计算结果的影响就越大，在聚类过程中也就会占据主导地位，从而掩盖了其他数量级小的变量，导致聚类结果的偏差。

就看哪些变量聚类成了一个类别，很简单的看法

gmm聚类可以做多元高斯混合，单变量的自然也可以。至于如何看，当你用gmm算法得到模型参数后，有一定的规则可以判定数据究竟属于哪一个模型，例如可以看看相应模型的响应度rjk,也就是第j个数据来自第k个模型的概率 不好意思我是百度gmm出来的这个问题，我还以为这是关于gmm的问题。k均值是适用于多元的，单变量自然也适用，至于聚类的标准依然是数据之间的距离，当然距离的选择也不唯一。至于怎么看，单变量与二，三变量的很容易就看出来了，离得近就是一类

那对药品的泪叫做抢类，我也不知道，可能就是一种分类的方法

这个不标化也行的，你非要标化的话是by variable

你现在有了每个样本的主成分分值，用这些分值，对这些样本进行分类。就是说，每个样本现在有三个值了，就是三个主成分的值，现在要看看那些样本比较相似。

问题一：如何对做过因子分析的因子做聚类分析 一般过程如下： 1.做完因子分析后，可以根据得分标记几类特殊的因子； 2.选择K-means或者分层聚类后，根据先前得到的因子，提取其特殊的性质，再进一步命名聚类分析后所得的几类。 支持我一下哈~ 问题二：因子分析和聚类分析的区别和联系 完全不同的方法，没必要去比较区别和联系 问题三：聚类分析和因子分析的区别 聚类就是根据数据内在的特征将个案归类的，你这个就等于聚成了一类，所以没有怎么回事，数据就是如此，你可以试一下不用因子直接用变量聚类看下怎么样 问题四：什么样的数据适合做因子分析和聚类分析 存在相关性的数据 问题五：在做同一个统计的时候，分别做了因子分析和聚类分析，但二者结果不一致说明了什么？ 不一致很正常，这原本就是两种方法，好比面和饭吃到嘴里，口感不一致一样 做专业数据分析，找我吧 问题六：在因子分析的基础上如何使用聚类分析? 根据各个样本的最后各因子的总得分，进行聚类分析即可。 问题七：问问题===，因子分析得出结果怎样聚类分析 当然可以的，但通常是将各因子的综合得分作为聚类分析的变量。

所以你们老师最后怎么说的，我查了一些外文网站，也没查到

-Means聚类算法k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。随机选择k个点作为初始的聚类中心。对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇。对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心。重复2，3直到聚类中心不再发生改变Figure 1K-means的应用数据介绍：现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八大主要变量数据，这八大变量分别是：食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据，对31个省份进行聚类。实验目的：通过聚类，了解1999年各个省份的消费水平在国内的情况。技术路线：sklearn.cluster.Kmeans数据实例：

可以给我看看

可以同时设置分类变量和连续变量，可以参与聚类的变量更多。【输出】 勾选“透视表”：对数据做概述 勾选“创建聚类成员变量”：生成新的分类变量 二阶聚类的智能体现： 1）可以同时对连续变量和分类变量进行处理 2）操作简单，不需要提前制定聚类的数目，二阶聚类会自动分析并输出最优聚类数目。 二阶聚类结果分析：该结果主要借由统计指标“施瓦兹贝叶斯准则BIC”帮助判断最佳分类数量。 统计上讲，BIC越小，代表聚类效果越好，但是实际应用中还要综合考虑BIC变化量、BIC变化率及相邻聚类数目之间的距离测量比率，通过三者结合进一步确定最佳的分类数目。 判断一个聚类方案的依据是：BIC数值越小，同时BIC变化量的绝对值越大、距离测量比率数值越大，则说明聚类效果越好。 本例中类别2的BIC数值相对较小，且BIC变化量和距离测量比率都是最大的，由此判断最佳类别数目为2.该表说明：分类数目为2及各分类下的个案数该表反映了数据分布的平均位置，可理解为连续变量的集中趋势，常用平均指表示。 本例中类别2的指标平均值都高于类别1.以下是二阶聚类最精彩的，双击激活模型查看器该结果显示二阶聚类参与分析的变量个数以及最终分类数，同时还以图形化的方式展示了聚类的效果。 本例中聚类效果处于“尚可”范围。切换左下角查看方式为“聚类” 左侧的该表格是二阶聚类分析结果的核心内容，他根据类别占比的大小进行排列，下方显示参与聚类分析的各变量的分布特征，同时每个变量用深浅不同的颜色进行表示，颜色的深浅意味着变量重要性的高低，颜色越深，说明对应的变量在聚类分析中的重要程度越高。 本例中，最高学历的重要性最高，三个绩效评估指标的重要性次之，性别的重要性最低。选择任意一个变量，，右侧窗口都显示“单元格分布”结果，该结果显示所选变量类别对应的频数分布和总数。 其中分类变量用柱状图表示，连续变量用波浪图表示。可以更改查看方式，查看“预测变量的重要性” 本例中，预测变量的重要性排序：最高学历>狗能能力得分>业务能力得分>领导能力得分>性别按住Ctrl键，选择类别1和类别2，右侧窗口会显示“聚类比较”结果： 1）分类变量用大小不同的圆圈表示，连续变量用方块表示。 2）对于分类变量，结果显示众数值在类别中所占的比例，圆圈表示众数值得比例高低，圆圈越大，说明众数值所占比例越高，反之越低。 3）对于连续变量，方块表示中位数，对应的线段的两个端点表示其上下四分位数。三种聚类方法的对比：

主成分分析法在过程中产生新变量，而聚类分析法在过程中没有产生新变量。主成分分析法：一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。聚类分析法：理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。

聚类稳健标准误。工具变量属于是不能确定的，因此是聚类稳健标准误，并不是非聚类稳健标准误，非聚类稳健标准误是能够确定的。

K均值聚类：最适合处理大数据，适用于大样本的个案聚类，分类数明确，适用于连续性变量；系统聚类：适用于个案或变量聚类，对分类数没有要求，连续性和分类型变量均适用；两步聚类：1）分类变量和连续变量均可参与二阶聚类；2）可自动确定分类数；3）适用于大数据集；4）用户可自己定制用于运算的内存容量

凭总体的聚类数用于个体的聚类数据是不可以的。聚类可以对变量进行聚类，但是更常见的还是对个体进行聚类，也就是样本聚类。例如对用户、渠道、商品、员工等方面的聚类，聚类分析主要应用在市场细分、用户细分等领域。为了合理的聚类，需要采用适当的指标来衡量研究对象之间的联系紧密程度，常用的指标有“距离”和“相似系数”，相似系数一般指的是相关系数。因此凭总体的聚类数用于个体的聚类数据是不可以的，两者需要不同的参照。RFM分析只能对客户的行为进行分析，包含的信息量有点少。一般来说，对人群进行分类，要综合考虑其行为、态度、模式以及相关背景属性，通过使用特定的方法，发现隐藏在这些信息背后的特征，将其分成几个类别，每一类具有一定的共性，进而做出进一步的探索研究。这个分类的过程就是聚类分析。

3.5.1.1 数据处理对照《地下水质量标准》（GB/T 14848—93），选择超过Ⅲ类水质样品数较多的指标进行因子分析，在进行因子分析之前首先需要对数据进行均值为0，方差为1 的标准化转换。因子分析的应用要求原始变量之间有较强的相关关系，因此，在分析之前，首先需要对数据进行相关性分析，以检验所用数据是否适合因子分析。常用的检验方法有：KMO检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）及公因子方差表检验。KMO是Kaiser—Meyer—Olkin 的取样适当性量数。KMO 测度的值越高（接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本。Bartlett球形检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（Identity Matrix），Bartlett球形检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（＜0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（＞0.10）可能表明数据不适宜于因子分析。共同因子方差，即表明每个变量被解释的方差量。初始公因子方差（Initial Communalities）是每个变量被所有成分或因子解释的方差估计量。对于主成分分析法来说，它总是等于1，因为有多少个原始变量就有多少个成分（Communalitie），因此共同性会等于1。提取公因子方差是指因子解中每个变量被因子或成分解释的方差估计量。这些公因子方差是用来预测因子的变量的多重相关的平方。数值小就说明该变量不适合做因子，可在分析中将其剔除。表3.3 初始公因子方差表续表从表3.3初始公因子方差表可以看出硫酸盐的提取公因子方差值最小，首先将其剔除，接下来依次剔除氯化物、锰和氨氮。最后利用剩下数据进行因子分析的结果如表3.4所示：表3.4 KMO和Bartlett的检验表KMO值大于0.5表明样本取样足够，Bartlett球形检验的χ2值为115.498（自由度为28），伴随概率值为0.000＜0.01，达到了显著性水平，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因子分析（表3.4）。因子分析的变量共同度均很高，8个变量都在0.9以上。表明变量中大部分信息均被提取，因子分析的结果对各元素基本都是有效的（表3.5）。表3.5 公因子方差表按特征值大于1的原则，一共提取出4个公因子（表3.6）。在8个变量的情况下，每个单独方差被标准化为1，那么总体方差就是8。表3.6 解释的总方差表在表3.6中第1个因子的特征值是3.521，这意味着与8相比，解释的部分大约为总体方差的44.018%。同样第2个因子解释了原始变量的22.266%，第3个为16.295%，第4个为13.438%。4个公因子解释了总方差的96.017%，说明提取前4个因子作为主因子是合理的。根据碎石图的形状也可以判断提取公因子的个数。从图3.8可以看出，从第5个点开始，曲线趋于直线，所以提取前4个公因子为所需因子是合理的。图3.8 碎石图3.5.1.2 污染源识别如果一个变量在某个因子上有较大的负荷，就说明可以把这个变量纳入该因子。但是常常会有这种情况，很多的变量同时在几个未旋转的因子上有较大的负荷（表3.7）。表3.7 成分矩阵表这就使得解释起来比较困难，因此查看旋转以后的结果能较好地解决这个问题。旋转的方法有正交旋转、斜交旋转、方差极大法，其中最常用的是方差极大法。旋转后的成分矩阵见表3.8。表3.8 旋转成分矩阵表结合前面的分析，对各个主因子所代表的含义解释如下：第一公因子（F1）主要由电导率、总溶解固体（TDS）和总硬度三项指标组成。金积镇地处西北干旱半干旱气候区的黄河冲洪积平原地带，地下水位埋深浅，降水量少，蒸发量大，蒸发浓缩作用强烈。由于蒸发作用只排走水分，盐分仍保留在余下的地下水中，随着时间的延续，地下水溶液逐渐浓缩，地下水中TDS和总硬度也逐渐升高。而电导率的高低取决于地下水中的离子浓度，并且随水中溶解性盐类浓度的增加而增加。因此，第一公因子推断为蒸发浓缩作用。第二公因子（F2）主要由亚硝酸盐和细菌总数两项指标组成。而在排污沟的废水中亚硝酸盐含量较地下水中高，可推断地下水中亚硝酸盐含量较高可能是由工业废水污染所致。此外，当地农业发达，农业使用化肥后随灌溉水渗入地下，硝酸盐在还原作用下可转化为亚硝酸盐。因此，第二公因子推断为动物粪便污染及人类活动的影响。第三公因子（F3）由氟化物和浊度两项指标组成。黄河及排污沟南干沟的浊度均很高，当地工业废水的浊度指标也很高，可以推断地下水的浊度高是由地表水和工业废水污染所致。而氟化物主要来源于地下矿物的溶解。因此，第三公因子推断为含氟矿物的溶解和工业污染。第四公因子（F4）由溶解氧指标组成。一般情况下，地下水中溶解氧含量越高代表水质越好。因此，第四公因子推断为自然作用。从图3.9可以看出，聚类分析将8个变量分为4类：电导率、总硬度、溶解性总固体为一类；亚硝酸盐、细菌总数为一类；浊度、氟化物为一类；溶解氧单独为一类。聚类分析的结果验证了因子分析提取公因子的准确性。图3.9 变量聚类冰柱图3.5.1.3 污染空间分布借助SPSS软件通过因子分析，可以很方便地计算出各个采样点公因子的因子得分。将公因子的因子得分乘以各公因子的方差贡献率占所提取的公因子总方差贡献的比重进行加权汇总得到各采样点的综合得分。因子得分越高，采样点污染越严重。从表3.9可以看出WZ-3点综合得分最高污染最严重，其次为WZ-6，WZ-11。聚类分析将所有采样点分为三类，WZ-3 为一类，代表污染严重的点；WZ-1-2、WZ-6、WZ-8、WZ-10、WZ-11、WZ-22、WZ-12 为一类，代表中度污染的点；WZ-23、WZ-7、WZ-17-2、WZ-15、WZ-2为一类，代表轻微污染或无污染的点。聚类分析的结果与因子分析结果相一致（图3.10）。表3.9 采样点因子得分表图3.10 样本聚类冰柱图为了进一步确认各公因子代表的污染源类型，利用ArcGIS反距离加权插值做出各公因子得分的等值线图，通过图可以清楚地看到对于不同采样点，受不同污染源的污染程度不同。结合各公因子得分较高的采样点所处的地理位置及周围的污染源情况，确认各公因子代表的污染源类型。对于第一公因子F1来说，采样点WZ-11的得分最高，其次是WZ-22和WZ-6。WZ-11和WZ-6位于地下水开发利用程度较低的上游，地下水径流缓慢，而WZ-22位于地下水排泄区，故第一公因子代表蒸发浓缩作用。对于第二公因子F2，以WZ-3点得分为最高，而采样点WZ-3 处细菌总数和亚硝酸盐均为最高分别为1540个/L和0.556mg/L，均超出地下水水质五类水的标准，而其他采样点均低于四类水的标准。WZ-3水样采自一农户家自用水井，该户有四头奶牛（养4年）和11只羊（养2年），每天约产生粪便60kg，地下水已受到动物粪便的影响，表明F2代表粪便污染。第三公因子F3在WZ-12点得分最高，其次为WZ-7，WZ-5和WZ-8。四点均位于排污沟周围，其中WZ-12和WZ-5采样点就在排污沟旁且离工业排污口很近，其污染源是排污沟中的工业废水，污染途径为连续入渗型。因此，F3代表工业污染。图3.11 各公因子得分的反距离加权空间插值图第四公因子F4在WZ-5得分最高，其次为WZ-10和WZ-6。三点分别位于研究区上游、中游和下游，且整个研究区得分均较高，代表研究区地下水受自然作用影响的范围较广。因此，F4代表自然作用。3.5.1.4 污染源贡献率以因子得分为自变量，以各采样点的标准化浓度为因变量，做多元线性回归分析，结果如表3.10所示。表3.10 多元线性回归系数表从表中可以得出回归方程为Z＝3.318 F1+2.275 F2+1.744 F3+0.447 F4，则4个公因子的贡献率分别为：F1：3.318/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝42.63%F2：2.275/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝29.23%F3：1.744/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝22.40%F4：0.447/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝5.74%即金积水源地地下水水质受蒸发浓缩作用、粪便污染、工业污染及自然作用的共同影响，且它们的贡献率分别为42.63%、29.23%、22.40%及5.74%。

二阶聚类分析缺点有哪些，二阶聚类，自动程度高，可同时分析分类与连续变量，但容易受到分类变量的影响。K均值聚类、分层聚类、二阶聚类这三种SPSS的聚类方法各具优点与缺点。K均值聚类简单快速，但无法分析分类变量、容易受异常值影响；系统聚类，可对个案与变量聚类，可对连续与分类变量聚类，但依靠谱系图分析，当数据量大时，分析速度慢

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