应用多元统计分析应用报告Word文档格式.docx
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3.
点击Statistics按钮,设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计
量。
这里我们选择系统默认值,点击Continue按钮,返回主界面。
点击Plots按钮,设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。
选
中Dendrogram复选框和Icicle栏中的None单选按钮,即只给出
聚类树形图,而不给出冰柱图。
单击Continue按钮,返回主界面。
4.
点击Method按钮,设置系统聚类的方法选项。
这里我们仍然均沿
用系统默认选项。
单击Continue按钮,返回主界面。
虬亠■
5.
点击Save按钮,指定保存在数据文件中的用于表明聚类结果的新
变量。
None表示不保存任何新变量;
Singlesolution表示生成一
个分类变量,在其后的矩形框中输入要分成的类数;
Rangeof
solutions表示生成多个分类变量。
这里我们选择Rangeofsolutions,并在后面的两个矩形框中分别输入2和4,即生成三个新的分类变量,分别表明将样品分为2类、3类和4类时的聚类结果。
点击Continue,返回主界面。
6•点击OK按钮,运行系统聚类过程
从上面的树状图可以直接的观察到,如果用聚类分析将这些地区分为三类,
则24深圳独自为一类,10上海和16厦门为一类,剩下的城市为一类
三,K值聚类分析
1.在SPSS窗口中选择Analyze宀ClassifyTKeansCluster,调出K均值聚类分析主界面,并将变量一移入Variables框中,将标志变量Region移入LabelCaseby框中。
在Method框中选择Iterateclassify,即使用K-means算法不断计算新的类中心,并替换旧的类中心(若选择Classifyonly,则根据初始类中心进行聚类,在聚类过程中不改变类中心)。
如果不手工设置,则系统会自动设置初始类中心,这里我们不作设置。
2.1.在SPSS窗口中选择Analyze宀ClassifyTMeansCluster,调出
K均值聚类分析主界面,并将变量一移入Variables框中,将标志
变量Region移入LabelCaseby框中。
在Method框中选择Iterate
classify,即使用K-means算法不断计算新的类中心,并替换旧的类中心(若选择Classifyonly,则根据初始类中心进行聚类,在聚类过程中不改变类中心)。
3•点击Save按钮,设置保存在数据文件中的表明聚类结果的新变量。
其中Clustermembership选项用于建立一个代表聚类结果的变量,
默认变量名为qcl_1;
Distaneefromclustercenter选项建立一个新
变量,代表各观测量与其所属类中心的欧氏距离。
我们将两个复选框都选中,单击Continue按钮返回。
4•点击Options按钮,指定要计算的统计量。
选中Initialclustercenters和Clusterinformationforeachcase复选框。
这样,在输出窗口中将给出聚类的初始类中心和每个观测量的分类信息,包括分配到哪一类和该观测量距所属类中心的距离。
单击Continue返回。
5•点击OK按钮,运行K均值聚类分析程序
2.K值聚类分析
⑴给出初始类中心
InrtiatClusterCenters
Cluster
1
2
3
人均6DP
191835
46586
17914
人均工业产值
347519
77083
9289
容运总毘
10989
7212
72793
货运总蚩
6793
63E61
28798
地方财政预里內收入
291
899
90
固定资产投资总额
875
2274
783
在岗廳工占总人口的比例
69.6
21.0
11.9
在岗KTA均工资额
31053
27305
15274
城台居民年底储蓄余颔
2199
6055
1494
给出每次迭代结束后类中心的变动。
由图看出本次类聚过程共经历了三次迭代
ClusterMembership
Case
Number
城市
Distance
北京
2.541E4
天津
2.128E4
石家庄
2.400E3
4
太原
1.067E4
5
呼和浩特
1.154E4
6
沈阳
1.005E4
7
大连
2.215E4
8
长春
9.707E3
9
哈尔滨
8.512E3
10
上海
4.708E4
11
南京
1.722E4
12
杭州
1.173E4
13
宁波
1.626E4
14
合肥
1.056E4
15
福州
1.078E4
16
厦门
5.114E4
17
南昌
1.020E4
18
济南
1.403E4
19
青岛
2.293E4
20
郑州
3.591E3
21
武汉
8.584E3
22
长沙
5.487E3
23
广州
1.896E4
24
深圳
.000
25
南宁
1.466E4
26
海口
7.824E3
27
重庆
5.234E4
28
成都
6.332E4
29
贵阳
1.049E4
30
昆明
7.426E3
31
西安
5.635E3
32
兰州
1.215E4
33
西宁
1.761E4
34
银川
1.428E4
35
乌鲁木齐
1.282E4
给出各观测量所属的类及所属中心的距离
FinalClusterCenters
A^GDP
191838
36020
16226
人均工业产値
532E9
13233
喜运总量
109B9
17019
12224
货运总量
E793
26344
10893
地方财:
政预算内收入
267
55
醞资产投资总额
1017
361
在岗吧工占总人口的比例
21.5
U.2
在囱恩王人均工滾额
22775
14194
城乡居民年底储蓄金额
2価
2557
794
用K值聚类分析可以把这些城市被分为3类。
第一类包括:
深圳。
第一类城市人均GDF和人均工业产值较高,属于较发达地区。
第二类包括:
北京,天津,上海,南京,杭州,宁夏,厦门,青岛,广州,南京,海口。
这些地区的人均GDP
和人均工业产值属于三类中居中的位置,属于中等发达地区。
剩下的城市被分为第三类,它们的各种数据显示,都表明它们属于欠发达地区。
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