文章目录0.引言1.快速聚类分析2.分层聚类分析3.两阶段聚类分析 0.引言 因科研等多场景需要进行数据统计分析，笔者对SPSS进行了学习，本文通过《SPSS统计分析从入门到精通》及其配套素材结合网上相关资料进行学习笔记总结，本文对聚类分析进行阐述。1.快速聚类分析 （1）准备数据 （2）操作步骤 ①在菜单栏中选择“分析|分类|K-均值聚类”； ②从源变量列表框中选择“粮食”
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2023-08-04 11:19:53
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案例数据源：【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
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2024-01-18 14:20:03
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实验目的 学会使用SPSS简单操作，掌握聚类与判别。实验要求 使用SPSS。实验内容 实验步骤 （1）层次聚类法分析实例——为了反映中国各地区生活水平差异性，本报告对2002年中国部分省市的国民经济数据进行聚类分析，依次了解我国各省市的生活差异水平，详见“lx17.sav文件”。SPSS操作，点击【分析】→【分类】→【系统聚类】，在打开的【系统聚类分析】对话框中，把GDP、Pind
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2023-09-08 20:08:12
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本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路 聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类是未知的。一、案例背景如何根据下表的数据将31个省份分类？二、K-means聚类算法2.1 算法原理2.2 K-means算法优缺点优点：算法简单快速，对于数据量较大时，效率较高；缺点：使用者在开始时必须给定生成的种类K；对于初值比较敏感；对于孤立点的数据比较敏感；在下方介绍的K-means算法可
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2024-01-18 05:29:14
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文末领取【100份简历模板】聚类分析的基本原理是，根据样本的属性，使用某种算法计算相似性或者差异性指标，以确定每个个案之间的亲疏关系，最终将所有个案分为多个相似组(即聚类)，同一聚类的个案彼此相同，不同聚类中的个案彼此不同。常见的聚类方法有K均值聚类法、系统聚类法(也叫层次聚类法)等。简而言之，聚类分析根据样本的多个属性，将相似的对象聚为一类，使同类之间尽量同质、不同类之间尽量异质。特征：聚类
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2023-10-20 18:21:20
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# Python实现SPSS中两步聚类
## 介绍
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件，其中的两步聚类算法是一种常用的非监督学习方法。该算法可以将样本分成不同的簇，以便对数据进行分析和挖掘。
在本文中，我们将使用Python编程语言来实现SPSS中的两步聚类算法，并通过一个简单的示例来演
原创
2024-06-29 06:17:22
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1 简介 关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。 除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的
聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean聚类。其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。 分析数据依然采用线性回归所使用的标准化后的能源消费数据。1.1
一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。IBM SPSS Modeler 提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和 Kohonen 聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。1、K-Means 聚类分析实验首先进
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2024-05-24 14:33:37
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在公众号的日常运营中，我们经常需要对文章进行数据分析，其中最有代表性的就是双高（高打开率、高分享率）、双低分析这个分析可以非常好地帮助我们了解哪些文章既是选题比较好（包括标题），而同时内容又是比较受用户欢迎的。那具体我们该如何进行双高双低分析呢？常规的分类统计法及存在的问题按照最常规的思路，我们可以先将文章进行分类，然后统计不同类别文章的平均打开率、分享率，通过Excel里面的透视图
操作使用数据情况如下：表1 2022年中国31个省份增加值指标地区工业增加值建筑业增加值农林牧渔业增加值金融业增加值交通运输、仓储和邮政业增加值江苏省48593.67377.85369.59689.93655.6山东省287396424.567695203.14911河南省19592.85951.66169.83301.43721.1福建省19628.85518.93191.93889
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2023-10-15 14:38:09
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一 、前提条件：1.变量之间不存在多重共线性；2.变量服从正态分布；二、原理：第一步，预聚类、准聚类过程：构建聚类特征树（CFT），分成很多子类。开始时，把某个观测量放在树的根节点处，它记录有该观测量的变量信息，然后根据指定的距离测度作为相似性依据，使每个后续观测量根据它与已有节点的相似性，放到最相似的节点中，如果没有找到某个相似性的节点，就为它形成一个新的节点。第二步，正式聚类：将以第一步完成的预聚类作为输入，对之使用分层聚类的方法进行再聚类（对数似然函数）。每一个阶段，利用施瓦兹贝叶斯信息准则（BIC）评价现有分类是否适合现有数据，并在最后给出符合准则的分类方案。三、优点：1.海量数据处理
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2012-06-21 15:02:00
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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K均值聚类分析流程一、案例背景在某体育赛事中，意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分，现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类，计划将选手分为高水平、中水平、低水平三个类别。因为评分均为定量数据，所以通过K均值聚类进行聚类分析，部分数据如下：二、异常值检查异常值对于聚类分析的结果影响比较大，所以在分析之前要先进行异常值的检查。异常值检查的方法有
1. 用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。调用函数：min1.m——求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m——比较两数大小，返回较小值std1.m——用极差标准化法标准化矩阵ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析print1.m——调用
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2024-02-07 12:13:00
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一、系统聚类选中系统聚类并把变量移入变量框内，聚类选择按照个案聚类在Display栏中选择Statistics和Plots复选框，这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。选中绘图中的谱系图单击保存选项卡，方案范围选择2到4，显示分为2、3和4类时的结果。得到的谱系图如下所示:在变量视图中可以很明显看到个案被分为2、3和4类的情况，其中上海在三种方案中都自成一类，尤其是分为两类并不合
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2024-02-26 14:04:58
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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高斯混合聚类(GMM)及代码实现by 2017-03-20 郭昱良 机器学习算法与Python学习通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一
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2024-05-16 23:41:41
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最近在做SOM神经网络模型的项目，之前一直在用Matlab的工具箱，一直想转成Python的代码来实现，就到处找，结果还真有SOM相关的库。
自组织地图MiniSom 是自组织映射 (SOM) 的简约和基于 Numpy 的实现。SOM 是一种人工神经网络，能够将高维数据项之间复杂的非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。Minisom 旨在让研究人员能够轻松地在其基础上进行构建，并
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2023-08-05 22:51:12
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