华东理工大学2013—2014 学年 第 二 学期
《 多元统计学 》实验报告5
班级 学号 姓名
开课学院 商学院 任课教师 任飞 成绩
实验内容：实验 5 聚类分析方法 1.熟悉SPSS中聚类分析的距离选择功能 2.熟悉SPSS中聚类分析的系统聚类功能 实验要求： 1.选用例题5.1 文件中的变量，完成系统聚类法的各种结果的比较分析 2.对案例：Crop’Pain连锁店，展开聚类分析讨论 教师评语： 教师签名： 年 月 日
实验报告：
1.例题5.1 从21个工厂各抽一件同类产品，每个产品测两个质量指标，记作x1、x2，要求将各厂的产品按质量情况进行分类。
Analyze-Classify-Hierarchical Cluster，在Measure栏中选择距离测度方法： Block ---dij(1)
分析：表明实验是对样品进行分类的。Valid下面的数据21表明有效数据共21组，占总数据的百分比为100%，而被排除的无效数据(missing)为0，百分比为0%。总数据为21组。
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分析：coefficients下对应的数字为分类的系数，Next stage表明被聚合成一类的数据，其下一步将会参与到哪个阶段的聚类当中，比如说Stage1所对应的next stage为stage 6,表明stage1中的数据或者数据会参与到第6阶段的聚合中，而由stage6可知，数据17缺确实与数据19进行了聚类。
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上图是本次实验的聚类图，用很简明直观的方法显示出了整个聚类的阶段过程，一目了然。图中附带了刻度，也就是说越是靠前，刻度值越小的聚类，越先发生。比如上图中，最先聚合的，就是以1为标准来进行分类的数据有17，18，19，20组，1、2组，5、6组等。
Method中还有Euclidean distance ---dij(2)，Squared Euclidean distance，Chebychev ---dij(∞)， Minkowski ---dij(q)，Cosine ---cij(1)，Pearson correlation ---cij(2)，其所产生的图的类别虽然相同，但是由于计算点点之间的距离的方法不一样，因此所分类的阶段和先后顺序有所差别。
2.对案例：Crop’Pain连锁店，展开聚类分析讨论
Analyze-Classify-Hierarchical Cluster，在Cluster Method栏中选择系统聚类方法： 最短距离法(Nearest Linkage)
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最长距离法(Furthest Linkage)
中间距离法(Median Linkage)
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重心法(Centroid clustering)
类平均法(Between-groups Linkage)
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