r语言聚类分析_「SPSS数据分析」SPSS聚类分析（R型聚类）的软件操作与结果解读...

​

在上一讲中, 我们对样本数据进行了详细的分类整理方法-Q型聚类. 在今天这一讲中, 我们将深入探讨对变量数据展开系统的分类整理方法——系统聚类之R型聚类.

在缺乏明确分类标准和预设分类数量的情况下，在无法预先确定类别数量或缺乏有效的分类依据时

再次应用上一讲的数据集，并包括了31组样本数据的5个关键指标参数。基于这些数据特征值的变化规律性分布特征，在此基础上我们计划建立一个基于这5个关键指标参数的分类模型。(图1)

图1

操作步骤：

①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”(图2)

图2

②将γ1-5选入右侧变量框中，但是将聚类标签勾选“变量”而不是“个案”(图3)

图3

③点击“统计”，勾选“集中计划”(图4)

图4

④点击右侧“图”，勾选“谱系图”(图5)

图5

单击右侧标记为"方法"的按钮，在聚类算法选项卡中选择"组间联接"作为连接方式，在区间计算选项中设定"平方欧氏距离"作为度量标准，在标准化转换选项中选择Z得分标准化方式（如图6所示），最后完成所有设置并点击确定按钮

图6

⑥分析结果：

图7

由图7可以看出，按照图中竖列虚线横穿水平线来判断：

如果聚为3类时候，那么γ1，γ2，γ5聚为一类；γ3聚为一类；γ4聚为一类；

如果聚为2类时候，那么γ1，2，3，5为一类，γ4为一类；

如果聚为4类时候，那么γ1，5为一类，2,3,4分别各为一类；

这些内容涵盖了今天讲解的SPSS系统聚 cluster 中 R 型分析的具体步骤及应用方法。它与上期介绍的 Q 型分析有何不同之处在于：前者的目标是将样本进行分类；而 R 型则是针对变量进行分组。在选择分类方法时，“个案”对应于 Q 型中的样本划分，“变量”则用于 R 型中的特征归集；其他设置方面两者基本相似。下一期我们将深入探讨 K-均值 聚 cluster 技术及其应用场景，请大家期待 next episode!

本期课程就到这里哦，感谢大家耐心观看！每日更新，敬请关注！

【杏花开生物医药统计】微信公众号(xhkdata)

【杏花开生物医药统计】相关文章：

· SPSS聚类分析的软件操作与结果解读

· SPSS曲线回归分析的应用与操作详解

· 多因素方差分析(3)Graphpad简单效应折线图

· SPSS方差分析之多因素方差分析(2)(简单效应)

· SPSS方差分析之多因素方差分析(1)

· SPSS虚拟线性回归分析在问卷量表数据统计分析中的应用

· SPSS进行中介效应检验的实战操作与分析

· AMOS结构方程教程，SPSS调节效应分析操作与结果的详细解读

· SPSS混合线性模型在生物医药统计中的应用与操作

· SPSS无序Logistic回归在生物医药统计分析中的应用

· AMOS处理生物医药问卷中的中介效应分析

· AMOS进行问卷分析效度分析之验证因子分析

· SPSS调节回归分析在生物医药统计分析中应用

· SPSS重复测量方差分析在生物医药中的应用

· SPSS进行组间差异比较及其两两比较

· SPSS独立样本T检验与SPSS单因素方差分析

· GraphPad Prism绘制ROC曲线具体操作步骤

· SPSS进行连续型数据的正态分布检验

· SPSS有序Logistic回归的具体操作

· SPSS生存分析在生物医药统计中的应用之COX风险比例回归

· SPSS二元Logistic回归在生物医药统计分析中的应用

· Medcalc软件精准比较多个指标诊断准确率

· SPSS多元线性回归的应用操作及分析

· SPSS和GraphPad如何比较组内和组间差异

· AMOS结构方程进行医学问卷量表分析教程

· SPSS生存分析在生物医药统计中的应用

· GraphPad Prism统计绘图之柱状图、箱式图

· SPSS中对问卷数据进行探索因子分析的详细操作与结果解读

· SPSS问卷数据统计分析之项目分析

· Excel进行线性回归模型分析的操作

· SPSS中常用的参数和非参数检验方法

· ROC曲线在SPSS中的操作及应用

· 一文读懂R语言如何实现逐步回归分析

· R语言中如何绘制散点图和箱线图？

· SPSS中的Variable数据变量类型介绍

· 相关性分析在SPSS中的操作，相关系数含义

· 一文读懂SPSS单因素方差分析及方差分析

· 线性回归决定系数R方的计算方法及具体意义

· 医学和生物统计全过程

· 生物和医学统计中的假设检验

· GraphPad Prism绘制生存曲线详细教程