如何在spss中進(jìn)行k-means聚類(lèi)分析？打開(kāi)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(xiě)進(jìn)行標(biāo)記，并在“

如何在spss中進(jìn)行k-means聚類(lèi)分析？

打開(kāi)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(xiě)進(jìn)行標(biāo)記，并在“簇?cái)?shù)”框中指定簇?cái)?shù)。單擊“確定”。

matlab聚類(lèi)分析kmeans和cluster的區(qū)別？

Kmeans是K-均值聚類(lèi)

聚類(lèi)是層次聚類(lèi)

一般來(lái)說(shuō)，K-均值是從上到下的。它確保在給定類(lèi)的數(shù)目后K-均值之間的最大除法。層次聚類(lèi)是從下到上，將每個(gè)元素看作一個(gè)類(lèi)，然后將最短的兩個(gè)類(lèi)合并成一個(gè)類(lèi)，并逐步將所有元素合并成一個(gè)大類(lèi)。

K-means聚類(lèi)確保您確定的K具有最佳分類(lèi)效果，但它可能不符合數(shù)據(jù)本身的分類(lèi)特征。層次聚類(lèi)的樹(shù)形圖可以看到數(shù)據(jù)的分類(lèi)過(guò)程和分類(lèi)距離，但它可能不能滿(mǎn)足您需要的k