SPSS聚类分析（应用案例）
聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将相似的对象归类到同一组中。在市场营销、社会科学、医学和生物学等领域中，聚类分析被广泛应用。本文将介绍如何使用SPSS进行聚类分析，并提供一个实际案例来说明聚类分析的应用。
一、数据准备
首先，我们需要收集数据并将其导入SPSS中。本文使用的数据集包含100个样本，每个样本有5个特征。我们将这些特征命名为A、B、C、D和E。数据集的格式如下图所示。
二、聚类分析步骤
1.选择聚类变量
在SPSS中，选择Analyze->Classify->Hierarchical Cluster进行聚类分析。在弹出的对话框中，选择要用于聚类的变量。我们选择所有的变量（A、B、C、D和E）。
2.选择距离度量和聚类方法
在同一对话框中，选择距离度量和聚类方法。距离度量可以是欧几里得距离、曼哈顿距离或切比雪夫距离。聚类方法可以是单链接、完全链接或平均链接。本文选择欧几里得距离和平均链接。
3.设置聚类分析选项
在同一对话框中，可以设置聚类分析选项。这些选项包括聚类数目、标准化选项和聚类变量的权重。本文选择聚类数目为3，不进行标准化，也不设置变量权重。
4.运行聚类分析
设置完选项后，点击“OK”按钮运行聚类分析。SPSS将生成一个聚类分析的结果表和一个聚类分析的树形图。树形图可以帮助我们理解聚类的结果。
三、案例分析
我们使用一个实际案例来说明聚类分析的应用。假设我们想要将100个样本分成三组，每组代表一种不同的消费者类型。我们使用聚类分析来实现这个目标。
1.选择聚类变量
我们选择所有的变量（A、B、C、D和E）作为聚类变量。
2.选择距离度量和聚类方法
我们选择欧几里得距离和平均链接。
3.设置聚类分析选项
我们选择聚类数目为3，不进行标准化，也不设置变量权重。
4.运行聚类分析
运行聚类分析后，我们得到了聚类分析的结果表和树形图。结果表显示了每个样本的聚类分组和每个样本的距离值。树形图显示了聚类分组之间的关系。
根据聚类分析的结果，我们将每个样本分成了三组。我们可以将这三组分别命名为“高消费者”、“中等消费者”和“低消费者”。这些消费者类型的特征如下表所示。
| 消费者类型 | 特征A | 特征B | 特征C | 特征D | 特征E |
|————|——-|——-|——-|——-|——-|
| 高消费者 | 高 | 高 | 高 | 高 | 高 |
| 中等消费者 | 中等 | 中等 | 中等 | 中等 | 中等 |
| 低消费者 | 低 | 低 | 低 | 低 | 低 |
根据上表，我们可以看出，高消费者在所有特征上都具有高值，低消费者在所有特征上都具有低值，而中等消费者则处于中间位置。这些结果可以帮助我们更好地了解不同类型的消费者，并采取相应的市场营销策略。
四、结论
本文介绍了如何使用SPSS进行聚类分析，并提供了一个实际案例来说明聚类分析的应用。聚类分析是一种有用的数据分析方法，它可以帮助我们理解数据并制定相应的决策。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的距离度量和聚类方法，并设置适当的聚类分析选项。
