spss是一個非常好用的統(tǒng)計(jì)分析軟件，spss有一個聚類分析的功能哦，但是很多人不知道spss聚類分析功能怎么使用？spss聚類分析是一個將case分析的數(shù)據(jù)的功能哦

spss聚類分析使用步驟教程：

1、依次點(diǎn)擊：analyse--classify--hierarchical cluster，打開分層聚類對話框。如圖1所示

2、在聚類分析對話框中，將聚類用到的變量都放到variables中。如圖2所示

3、將地區(qū)變量放入case標(biāo)簽中，他的意思是每一個數(shù)據(jù)都用地區(qū)這個值來命名。如圖3所示

4、點(diǎn)擊plot按鈕，打開對話框，設(shè)置要輸出的圖。如圖4所示

5、在打開的對話框中，勾選dendrogram，然后點(diǎn)擊continue按鈕。這個dendrogram是層次聚類譜系圖，最后我們還會分析這個圖。如圖5所示

6、點(diǎn)擊method按鈕，設(shè)置聚類的方法。如圖6所示

7、通常我們用到的聚類方法是wards method，接著我們需要把變量轉(zhuǎn)換成z分?jǐn)?shù)，點(diǎn)擊continue按鈕。如圖7所示

8、點(diǎn)擊save按鈕，填寫希望保存的聚類類別數(shù)范圍3--8，據(jù)此選項(xiàng)，spss將在數(shù)據(jù)編輯窗口中添加7個變量，分別標(biāo)明聚類數(shù)位3--8類情況下各省市所屬的類。如圖8所示

9、設(shè)置輸出的聚類類別數(shù)范圍3--8，點(diǎn)擊continue按鈕。如圖9所示

10、點(diǎn)擊ok按鈕，開始輸出數(shù)據(jù)處理的結(jié)果。如圖10所示

11、你看到的下面的這個表格叫做聚類過程表，其內(nèi)容并不是經(jīng)常被關(guān)注，因?yàn)榇蟛糠謱?shí)際應(yīng)用中，聚類的具體過程是被忽略的。但是聚類系數(shù)可以幫助我們判斷將數(shù)據(jù)分為幾類最合適，判斷的方法是，相鄰的兩個數(shù)據(jù)變化的幅度顯著大于前面的系數(shù)的變化范圍，這時候分類在這里就是最好的。如圖11所示

12、最后是層次聚類譜系圖，從這個圖中可看到聚類的過程，根據(jù)你的需求選擇分類的組數(shù)。如圖12所示

以上就是spss聚類分析功能的使用方法哦，大家安裝步驟一步步來就會操作了呢！

案例數(shù)據(jù)源：

有20種12盎司啤酒成分和價(jià)格的數(shù)據(jù)，變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價(jià)格。數(shù)據(jù)來自《SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)分析》data11-03。點(diǎn)擊下載

【一】問題一：選擇那些變量進(jìn)行聚類？——采用“R型聚類”

1、現(xiàn)在我們有4個變量用來對啤酒分類，是否有必要將4個變量都納入作為分類變量呢？熱量、鈉含量、酒精含量這3個指標(biāo)是要通過化驗(yàn)員的辛苦努力來測定，而且還有花費(fèi)不少成本，如果都納入分析的話，豈不太麻煩太浪費(fèi)？所以，有必要對4個變量進(jìn)行降維處理，這里采用spss R型聚類（變量聚類），對4個變量進(jìn)行降維處理。輸出“相似性矩陣”有助于我們理解降維的過程。

2、4個分類變量量綱各自不同，這一次我們先確定用相似性來測度，度量標(biāo)準(zhǔn)選用pearson系數(shù)，聚類方法選最遠(yuǎn)元素，此時，涉及到相關(guān)，4個變量可不用標(biāo)準(zhǔn)化處理，將來的相似性矩陣?yán)锏臄?shù)字為相關(guān)系數(shù)。若果有某兩個變量的相關(guān)系數(shù)接近1或-1，說明兩個變量可互相替代。

3、只輸出“樹狀圖”就可以了，個人覺得冰柱圖很復(fù)雜，看起來沒有樹狀圖清晰明了。從proximity matrix表中可以看出熱量和酒精含量兩個變量相關(guān)系數(shù)0.903，最大，二者選其一即可，沒有必要都作為聚類變量，導(dǎo)致成本增加。至于熱量和酒精含量選擇哪一個作為典型指標(biāo)來代替原來的兩個變量，可以根據(jù)專業(yè)知識或測定的難易程度決定。（與因子分析不同，是完全踢掉其中一個變量以達(dá)到降維的目的。）這里選用酒精含量，至此，確定出用于聚類的變量為：酒精含量，鈉含量，價(jià)格。

【二】問題二：20中啤酒能分為幾類？——采用“Q型聚類”

1、現(xiàn)在開始對20中啤酒進(jìn)行聚類。開始不確定應(yīng)該分為幾類，暫時用一個3-5類范圍來試探。Q型聚類要求量綱相同，所以我們需要對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，這一回用歐式距離平方進(jìn)行測度。

2、主要通過樹狀圖和冰柱圖來理解類別。最終是分為4類還是3類，這是個復(fù)雜的過程，需要專業(yè)知識和最初的目的來識別。我這里試著確定分為4類。選擇“保存”，則在數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)會自動生成聚類結(jié)果。

【三】問題三：用于聚類的變量對聚類過程、結(jié)果又貢獻(xiàn)么，有用么？——采用“單因素方差分析”

1、聚類分析除了對類別的確定需討論外，還有一個比較關(guān)鍵的問題就是分類變量到底對聚類有沒有作用有沒有貢獻(xiàn)，如果有個別變量對分類沒有作用的話，應(yīng)該剔除。

2、這個過程一般用單因素方差分析來判斷。注意此時，因子變量選擇聚為4類的結(jié)果，而將三個聚類變量作為因變量處理。方差分析結(jié)果顯示，三個聚類變量sig值均極顯著，我們用于分類的3個變量對分類有作用，可以使用，作為聚類變量是比較合理的。

【四】問題四：聚類結(jié)果的解釋？——采用”均值比較描述統(tǒng)計(jì)“

1、聚類分析最后一步，也是最為困難的就是對分出的各類進(jìn)行定義解釋，描述各類的特征，即各類別特征描述。這需要專業(yè)知識作為基礎(chǔ)并結(jié)合分析目的才能得出。

2、我們可以采用spss的means均值比較過程，或者excel的透視表功能對各類的各個指標(biāo)進(jìn)行描述。其中，report報(bào)表用于描述聚類結(jié)果。對各類指標(biāo)的比較來初步定義類別，主要根據(jù)專業(yè)知識來判定。這里到此為止。

以上過程涉及到spss層次聚類中的Q型聚類和R型聚類，單因素方差分析，means過程等，是一個很不錯的多種分析方法聯(lián)合使用的案例。