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?cái)?shù)”框中指定簇?cái)?shù)。單擊“確定”。

matlab聚類分析kmeans和cluster的區(qū)別？

Kmeans是K-均值聚類

聚類是層次聚類

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

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