多元统计分析 K聚类(方法+步骤+分析 总结).doc
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1、K聚类一、 实验过程1. 将数据5.7导入至SPSS中,分析-分类-K均值聚类分析,将8个行业放到变量中,地区放到label cases中,设定聚类数=3。2. 点击“迭代”,设定最大迭代次数为10,迭代标准为0,点击继续3. 点击“保存”,选择“聚类成员”及“与聚类中心的距离”4. 点击“选项”,选择如下点击继续5. 点击确定后,得到如下实验结果:二、 实验结果分析:1. 给出初始的聚类中心初始聚类中心聚类123工业1109.912322.56191.49建筑业207.72181.8930.13交通运输仓储和邮政业263.11327.6731.05批发和零售业425.29472.9435.2
2、5住宿和餐饮业118.8694.6610.50金融业543.97379.7119.05房地产业296.04380.2721.32其他服务业1448.84943.6992.872. 给出每次迭代结束后类中心的变动迭代历史记录a迭代聚类中心内的更改1231583.084388.520349.2952326.648.00058.1253103.704.00024.5484.000.000.000a. 由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。任何中心的最大绝对坐标更改为 .000。当前迭代为 4。初始中心间的最小距离为 1329.460。从表中可以看出共经历了4次迭代,即4次迭代后,聚类中心的变化
3、为0,迭代停止。3.给出各观测量所属的类及所属类中心的距离聚类成员案例号地区聚类距离1北京 1999.7002天津 2388.5203河北 3255.9694山西 3206.5135内蒙古 3222.2866辽宁 3429.4547吉林 388.4208黑龙江 3281.1449上海 2388.52010江苏 1287.25611浙江 1205.69112安徽 3137.53513福建 3397.27414江西 3117.82715山东 1414.81516河南 3116.88517湖北 332.94818湖南 387.84619广东 1196.59020广西 3166.99521海南 324
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