聚类分析案例,聚类分析冰柱图
聚类分析案例,聚类分析冰柱图
1、在选项里选择“每个个案的聚类信息”，就会把聚类结果追加到后面了。所以聚类分析后一般需要方差分析，这个建议你可以使用在线版本的SPSS软件SPSSAU进行分析，里面直接就把所有步骤帮你做了，还有图表，直接就知道群体如何分类了。
聚类分析冰柱图———怀远的桥聚类分析冰柱图形状类似于冬天屋檐上垂下的冰柱，因此得名。横轴：案例（Case）表示被聚类的对象；纵轴：群集数（Numberofclusters）表示被聚成几类；观察冰柱图应从最后一行开始。
聚类分析支持生成聚类结果图，从而更加直观的查看聚类过程。系统聚类分析支持两种图形：1）谱系图：也叫树状图，以状的形式展现个案被分类的过程。2）冰柱图：以“X”的形式显示全部类别或指定类别数的分类过程。
SPSS聚类分析提供两种类别图形的输出，第一种是软件默认的“冰柱图”，形状类似于冬天屋檐上垂下的冰柱，因此得名。第二种是“树状图”，在新版本软件中也称谱系图，像一个横着生长的树。
聚类分析的其他应用场景 案例为一般消费场景中，通过将客户的消费行为数据转换成RFM特征数据，通过聚类分析对目标客户进行群体分类，找出有价值的特定群体。
“聚类的典型应用是什么？”在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。
聚类在以下几个领域中是非常有用的：模式分析的浏览、聚集、决策制定及机器学习，还包括数据挖掘、文件恢复、图像分割及模式分类。
为了应用k均值聚类，我们使用欧洲25个国家的蛋白质消费量数据集。第1步：收集和描述数据 该任务使用名为protein的数据集，该数据集以标准格式存储在CSV格式的文件中，其中包含25行数据和10个变量。
聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。聚类分析是细分市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场、选择实验的市场，并作为多元分析的预处理。
例2 现有8个样品，每个样品由二个指标来刻划（数据如表所示），试利用聚类分析对这8个样品进行分类。
案例一：世界银行样本数据集 创建世界银行的一个主要目标是对抗和消除贫困。在这个不断发展的世界中，世界银行持续的发展并精细地调整它的政策，已经帮助这个机构逐渐实现了消除贫困的目标。
层级聚类一般伴随着 系统聚类图 ，系统聚类图分支的长短也体现Cluster形成的早晚，分支越短，形成的越早，基因表达模式也越相近。聚类分析将基因划分为不同的基因集合，用于反映不同实验条件下样品差异表达基因的变化模式。
第一次聚类（聚成4类）有十种可能性，选择AB使得SS值最小，第二次（聚成3类）选择DE使得SS最小，第三次（聚成2类）选择CDE使得SS最小，直到聚成一类。聚类分析是非常有用的，比如在公司可以给客户分类，或者说客户画像。
