手把手教你用SPSSAU充分利用K均值聚类分析

指定K参数后，正则表达式可能会从接收者集里面随机化并不并不需要一个病例的接收者作为初始聚类外围，即K个类的外围点坐标系。随后计算其他病例所代此表的点与初始聚类外围点的距离，并按距离格外远近顺利进行分配，每顺利完成一次分配，聚类外围都将重新计算，因此聚类外围处于巨大变化里面，这个反复不断移位，直到聚类外围点不再巨大变化为止，此时距离接收者归因于的参数相加SSE有误大于。

K自codice_的聚类反复，全部可能会有SPSSAU计算顺利完成。我们明白根基后，从外部来存取它输借助于的结果只需。

3.K自codice_聚类结果解释

3.1 类的现有

首先来看聚类后各类的现有，单单即看三类里面各类小团体还以外的初夏株数。

绘出5 类现有三线此表

如上此表所示，cluster1还以外56株、cluster2还以外44株、cluster3还以外50株，病例比例南至北为37.3%、29.3%和33.3%。

该接收者集推断每类含都有初夏50株，今天K自codice_聚类结果非常少cluster3含50株，其他两类的现有与50株有微小相似之处，全面性看聚类的准确率还是不错的。

SPSSAU还为类现有此表配置了一个甜品绘出顺利进行利用计算机简介，如下：

绘出6 SPSSAU甜品绘出

3.2 聚类外围与SSE

左边我们通俗介绍了K自codice_的聚类反复，提到初始聚类外围，在迭代反复里面之前可能会已是再次聚类外围点，这个结果SPSSAU也为大家提供了。见下此表。

绘出7 初始聚类外围与再次聚类外围

此图表里面的各种类改型接收者是标准化后的接收者，如果我们想使用再次聚类外围的话，并不需要转换为原始接收者。对我们来说，相当重要的是该此表下方备注的参数相加SSE参数，如果我们应对的是遍历聚类结果的建议，那么建议两者之间孰优孰劣，可以相当SSE的大小，格外小的SSE此表明聚类效果格外高。

3.3 类的不同之处与取名为

今天我们思考一个情况，左边用于聚类的4个各种类改型，即雄蕊、雄蕊较宽窄接收者，对于当前的K自codice_聚类结果来说，3个相异类两者之间雄蕊、雄蕊较宽窄到底存在相似之处呢？或者说，各类在4个各种类改型上有何不同之处？如果给每个类起个名字，我们的依据是什么？

绘出8 聚类结果方差深入研究三线此表

为了聚焦借助于各个各种类改型的具体不同之处，因而使用方差深入研究去研究各个各种类改型小团体的相似之处性，再次可结合各个各种类改型不同之处顺利进行各种类改型取名为。

上此表即方差深入研究此表，由此可知：聚类各种类改型小团体对于所有加入聚类的加权codice_均呈现借助于显著性(p

根据方差深入研究此表里面各类在4个各种类改型上的自codice_此表现，结合左边我们用盒曲线绘出对推断三种初夏不同之处的探查，全面性取名为cluster3为白毛初夏类，cluster2为佛吉尼亚初夏类，而cluster1为发光初夏类。

SPSSAU填充的这个方差深入研究此图表，界面是极其友好的，从外部就是一个三线此表外观，并且用自codice_±平方根的形式简介接收者状况，并差深入研究F统计数据量、P参数，而且还用*小写要用标记。

该此表整体符合学术性要求，如果我们是寄给学术性研究机构论文，那么此此表特意编辑只需放入论文里面。

3.4 聚类结果的利用计算机简介

字不如此表，此表不如绘出，有无可能可能会用某种利用计算机绘出形来简介聚类结果呢？不犹豫，我们继续来解释SPSSAU输借助于的结果。

绘出9 聚类加权codice_格外进一步排序

顶端条形绘出，对加入聚类的4个各种类改型codice_，根据对聚类结果的作出贡献顺利进行格外进一步排序。雄蕊较宽、雄蕊窄南至北综合排名第一、第二。

我们将雄蕊较宽、雄蕊窄选为不可忽视的两个聚类codice_，再一在此之后结合SPSSAU另存借助于的聚类结果codice_所画散点绘出，以注意到K自codice_的聚类结果。

绘出10 浏览者查看聚类结果codice_

我们再次弹借助于接收者集，此时SPSSAU已经将刚才K自codice_聚类的类codice_遗留到初夏接收者集里面，大家看第一个codice_“cluster kmeans”，它就是K自codice_的聚类结果。

今天，在“利用计算机”栏目下并不并不需要“散点绘出”，将刚才第一重要的雄蕊较宽拖曳至【一原理X】左上角，将雄蕊窄拖曳至【一原理Y】左上角，即将雄蕊较宽、窄codice_分别要用为散点绘出的X轴、Y轴接收者，然后将K自codice_的结果“cluster kmeans”codice_拖曳至【分】左上角，点“开始深入研究”命令所画散点绘出。

绘出11 散点绘出操作作法

来看结果。

绘出12 SPSSAU散点绘出

以上操作作法，相当于我们以雄蕊的大小来注意到聚类结果。再次散点绘出如上绘出所示，雄蕊大于的是cluster3即白毛初夏，雄蕊相对相当大的是cluster2即佛吉尼亚初夏，雄蕊居里面的则是cluster1发光初夏。

显然，白毛初夏不同之处最为显著（雄蕊较宽窄大于），它的类外围和其他两个类的类外围距离足够格外远。而佛吉尼亚和发光初夏的类外围点较近，一小部分株花无法恰当界定差异，两类在雄蕊不同之处上有微小重叠区域，佛吉尼亚初夏的少于雄蕊尺寸比发光初夏格外大一些。

大体上看，基于雄蕊、雄蕊较宽窄接收者用K自codice_聚类作法可以对初夏顺利进行定义，尤其是对白毛初夏的判定准确度极高，对两外两类的定义深入研究存在相当大的参数。

4.K自codice_聚类论述

K自codice_聚类要求加入聚类的加权codice_为紧接著改型接收者，用于对样本顺利进行定义处理。聚类整数K参数，我们可以根据行业知识、实战经验来自行集合，也可以遍历多个聚类建议顺利进行应从探究，一般促请聚类整数2~6个，不宜过多。

实践里面，加入聚类的加权codice_可能可能会既有紧接著接收者，也可能会以外定义接收者。我们看到在SPSSAU的“聚类”新功能下，允许同时存在紧接著项和定义项。此处大家应该注意区分一下，如果说聚类加权codice_里面以外定类项，那么SPSSAU预设可能会顺利进行K-prototype聚类正则表达式（而不是kmeans正则表达式）。

提取接收者以概括类的不同之处，对类顺利进行取名为，这项指导工作更为重要。正则表达式给的聚类结果，如果没有独立自主、恰当的类不同之处，那么其结果没有实际指导意义。

SPSSAU付诸K自codice_聚类，操作作法简便，三线此表从外部可用，统计数据绘出形美观，结果丰富。必要时，可纳入定义codice_作为聚类依据，付诸K-prototype聚类正则表达式，作法灵活，竞争者显著。

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