多元统计分析实验报告3.docx
《多元统计分析实验报告3.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《多元统计分析实验报告3.docx（20页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
多元统计分析实验报告3
2015——2016学年第一学期
实验报告
课程名称：
多元统计分析
实验项目：
聚类分析
实验类别：
综合性A设计性口验证性口
专业班级：
13统计班
姓名：
张淑娟学号：
20134046030
实验地点：
总理楼60801
实验时间：
2015年11月25日星期三
指导教师：
成绩：
、实验数据、参考资料与实验目的
实验数据来源于文件《聚类分析.rar》内的chapter12,主要参考书为《spss统计分析从入门到精通.pdf》。
实验目的：
1、掌握聚类分析的基本方法，主要有快速聚类、分层聚类、系统聚类和分层聚类等方法；
2、至少应用所给数据进行两种及两种以上的聚类分析，并对其进行比较。
具体数据由自己选择。
二、SPSS操作方法或程序
类平均法聚类操作方法:
1、打开分析t分类t系统聚类，打开系统聚类分析对话框，将聚类指标选入变量栏中，将
表示地区的变量选入注标个案栏。
2、点击绘制，选中谱系图，点击继续返回主对话框
HierarchicalClusterAnalys.,.|
HDendrogram
-1ciGle
⑨Allclusters
Specrfiedrangeofclusters
Ettartduster:
1
Stopduster:
I.■I
◎None
-Oriertation
Vertical
Horizontal
E3
3、再点击方法按钮，在聚类方法下拉菜单中选择组间连接法选项，返回主对话框，点击确
ClusterMettiod:
Between-groupslinkage
TransformValues
HierarchicalClusterAnalysis:
Method
-TranEformMeasure-
Standardize:
匚]AbsoJjtevalues
□Changesign
.Rescaleto0-1range
ContinueCancelHelp
\/
最短距离法聚类操作方法：
1、2、同类平均法1、2;
3、再点击方法按钮，在聚类方法下拉菜单中选择最短距离法选项，返回主对话框，点击确
HierarchicalClusterAnalysis：
Method|£3|
ClusterMethod:
|Nearestneighbor*
-Measure
Interval:
SquaredEuclideandistanceT
Power:
2TRoot:
2T
OCounts:
0Binary:
Euclideandlstsncst
Present:
hIAbsent:
|o
TransformValues
Standardize：
None
@Byvariable
@Bycase:
TransformMeasure
□aosoletsvalues
l_|Changesign
Rescaleto0-1range
ContinueCancelHelp
最长距离法聚类操作方法:
1、2、同类平均法1、2;
3、再点击方法按钮，在聚类方法下拉菜单中选择最长距离法选项，返回主对话框，点击确
HierarchicalClusterAnalysis:
Method|SS|
ClusterMethod:
Funnestneighbor
Measure
Powsr;
2~
—
12▼
'DCounts：
Chi-squaredmeasure
QBinary.
SQuarsdE
泊ndistance
Present
户iiD占enl
q
®Inlenral;SquaredEudideandistance
厂TransformValues
Standardize：
Mone
•Byvsri
-TransformMeasure
nAbsolutevalues
"IChangesign
ORescaleto0-1range
三、程序运行结果（不能截图，需要导出）指标的相关系数：
相关性
编号
食品
衣着
燃料
住房
生活用品
文化支岀
组别
**
*
**
**
**
*
Pearson相关性
1
-.720
-.387
-.136
-.743
-.710
-.687
.439
编号显著性（双侧）
.000
.042
.490
.000
.000
.000
.032
N
28
28
28
28
28
28
28
24
**
**
**
**
**
**
**
Pearson相关性
-.720
1
.518
.517
.778
.707
.613
-.680
食品显著性（双侧）
.000
.005
.005
.000
.000
.001
.000
N
28
28
28
28
28
28
28
24
*
**
**
**
**
Pearson相关性
-.387
.518
1
.133
.579
.752
.181
-.593
衣着显著性（双侧）
.042
.005
.501
.001
.000
.357
.002
N
28
28
28
28
28
28
28
24
Pearson相关性
-.136
**
.517
.133
1
.133
.210
*
.456
**
-.641
燃料显著性（双侧）
.490
.005
.501
.500
.283
.015
.001
N
28
28
28
28
28
28
28
24
**
**
**
**
**
Pearson相关性
-.743
.778
.579
.133
1
.843
.353
-.636
住房显著性（双侧）
.000
.000
.001
.500
.000
.065
.001
N
28
28
28
28
28
28
28
24
**
**
**
**
**
「、十Pearson相关性生活
-.710
.707
.752
.210
.843
1
.336
-.697
显著性（双侧）
.000
.000
.000
.283
.000
.081
.000
用品
N
28
28
28
28
28
28
28
24
、“Pearson相关性
**
-.687
**
.613
.181
*
.456
.353
.336
1
*
-.439
显著性（双侧）支出
.000
.001
.357
.015
.065
.081
.032
N
28
28
28
28
28
28
28
24
*
**
**
**
**
**
*
Pearson相关性
.439
-.680
-.593
-.641
-.636
-.697
-.439
1
组别显著性（双侧）
.032
.000
.002
.001
.001
.000
.032
N
24
24
24
24
24
24
24
24
**.在.01水平（双侧）上显著相关。
*.在0.05水平（双侧）上显著相关。
类平均法聚类:
聚类:
案例处理汇总a,b
案例
有效
缺失
总计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
24
85.7
4
14.3
28
100.0
a.平方Euclidean距离已使用
b.平均联结（组之间）
平均联结（组之间）
聚类表
阶
群集组合
系数
首次岀现阶群集
下一阶
群集1
群集2
群集1
群集2
1
22
23
38.002
0
0
12
2
3
24
43.389
0
0
10
3
5
16
49.135
0
0
14
4
13
21
54.070
0
0
5
5
13
20
66.737
4
0
7
6
14
17
90.441
0
0
7
7
13
14
99.593
5
6
15
8
12
18
127.643
0
0
15
9
25
27
157.743
0
0
10
10
3
25
185.543
2
9
14
11
4
7
188.933
0
0
12
12
4
22
203.829
11
1
17
13
2
10
238.570
0
0
16
14
3
5
345.920
10
3
17
15
12
13
422.272
8
7
19
16
2
8
449.237
13
0
18
17
3
4
636.205
14
12
21
18
2
11
833.517
16
0
19
19
2
12
1087.413
18
15
21
20
1
19
1155.870
0
0
22
21
2
3
1794.883
19
17
23
22
1
9
5735.759
20
0
23
23
1
2
10623.054
22
21
0
PXU;」弊广TW£7岸
-P江节!
»辽〒
-¥
1P?
醤亠用江曲2T凹'II2园两
-*雷丹山西
25
詈青海5:
河jt
S34内烧7城萇I聲汎呵zw'.jrn
f吏用平均联接（纽间）的捌状图
最短距离法聚类
聚类:
案例处理汇总a,b
案例
有效
缺失
总计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
24
85.7
4
14.3
28
100.0
a.平方Euclidean距离已使用
b.单个联结
单个联结
聚类表
阶
群集组合
系数
首次岀现阶群集
下一阶
群集1
群集2
群集1
群集2
1
22
23
38.002
0
0
12
2
3
24
43.389
0
0
10
3
5
16
49.135
0
0
10
4
13
21
54.070
0
0
5
5
13
20
56.253
4
0
6
6
13
14
56.477
5
0
7
7
13
17
90.156
6
0
8
8
12
13
101.242
0
7
9
9
12
18
127.643
8
0
15
10
3
5
134.210
2
3
11
11
3
27
137.106
10
0
13
12
4
22
153.613
0
1
14
13
3
25
157.743
11
0
16
14
4
7
188.933
12
0
15
15
4
12
204.840
14
9
16
16
3
4
226.458
13
15
19
17
2
10
238.570
0
0
18
18
2
8
430.262
17
0
19
19
2
3
490.295
18
16
20
20
2
11
527.840
19
0
22
21
1
19
1155.870
0
0
22
22
1
2
1182.603
21
20
23
23
1
9
4031.876
22
0
0
乙IS
杆T
Wil'
曽氛
开喋
料
显J
ioto:
sair：
i昭i
申兰
肘系
:
托寻港跻雄刃:
恥闻iftM
蘭种陶崛荼卜妙咲阳滸
凍薄描
匕刁出诲FT1LL翟耍—.S首.T01自Ilf岡KB卫岂71牟製T;,.-.-l葆相豐一買瞿曹雷雷M-T«丄口出>;■■!
;m£?
/別
三、最长距离法聚类:
聚类：
案例处理汇总a,b
案例
有效
缺失
总计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
24
85.7
4
14.3
28
100.0
a.平方Euclidean距离已使用
b.完整联结
完整联结
聚类表
阶
群集组合
系数
首次岀现阶群集
下一阶
群集1
群集2
群集1
群集2
1
22
23
38.002
0
0
13
2
3
24
43.389
0
0
11
3
5
16
49.135
0
0
15
4
13
21
54.070
0
0
5
5
13
20
77.220
4
0
8
6
14
17
90.441
0
0
8
7
12
18
127.643
0
0
16
8
13
14
135.670
5
6
16
9
25
27
157.743
0
0
11
10
4
7
188.933
0
0
13
11
3
25
202.852
2
9
15
12
2
10
238.570
0
0
14
13
4
22
244.701
10
1
17
14
2
8
468.212
12
0
19
15
3
5
680.654
11
3
20
16
12
13
751.239
7
8
19
17
4
11
952.547
13
0
20
18
1
19
1155.870
0
0
22
19
2
12
1800.541
14
16
21
20
3
4
1872.664
15
17
21
21
2
3
5100.430
19
20
23
22
1
9
7439.641
18
0
23
23
1
2
29770.649
22
21
0
01
■r
w
ii血
卑邮
.店：
榜
那V
印洞
独」|「
車冋
如
"3tF
：
XM
車三
:
菲畧沉:
跻實皿恥血臧艸
闖卅觸圳制期濟蕃审朝
出rnM聲一冃
.“rizIT埜g
&豈9L囂配星甬第K圖K心:
lm镶匸置E00岳—丙9..P置*..-仝1,£空rm書¥*>出丿®申TL
四、实验总结用类平均法、最短距离法、最长距离法等三种方法进行分类，得到如
上图1图2、图3,从这三个图中可以看出，三种方法的结果一致，
即｛9｝为一类，｛1,19｝为一类，其余的为一类。
学生签名：
张淑娟
2015年11月29日
五、教师评语及成绩
升级会员 