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kmeans的k是什么意思 如何在spss中進(jìn)行k-means聚類分析?

如何在spss中進(jìn)行k-means聚類分析?打開數(shù)據(jù)文件后,使用analyze--classify--K-means cluster命令,選擇要聚集為變量的變量,選擇標(biāo)記變量以按大小寫進(jìn)行標(biāo)記,并在“

如何在spss中進(jìn)行k-means聚類分析?

打開數(shù)據(jù)文件后,使用analyze--classify--K-means cluster命令,選擇要聚集為變量的變量,選擇標(biāo)記變量以按大小寫進(jìn)行標(biāo)記,并在“簇數(shù)”框中指定簇數(shù)。單擊“確定”。

K-means的算法缺點?

K-means算法是聚類分析中最基本、應(yīng)用最廣泛的劃分算法。它是一種已知聚類類別數(shù)的聚類算法。當(dāng)類別數(shù)為k時,對樣本集進(jìn)行聚類,并根據(jù)給定的聚類目標(biāo)函數(shù)(或聚類效果準(zhǔn)則)由k來確定聚類結(jié)果,算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目標(biāo)函數(shù)值遞減的方向上進(jìn)行的。最終的聚類結(jié)果使目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最小值,達(dá)到較好的聚類效果。采用平均誤差準(zhǔn)則函數(shù)E作為評價聚類結(jié)果的準(zhǔn)則之一,保證了算法的可靠性和有效性。