spsskmeans聚類分析學生成績
① spss k-均值聚類分析 結果檢驗
科學。
本身聚類分析得到的結果並不是一個唯一解，也就是通過聚類分析 可以得內到幾種不同的聚類結果，因此容對於聚類結果的解讀需要結合專業看 如何容易理解 就如何解讀。
因此，對於每種聚類的結果，對於分類進行檢驗 都會顯示sig為0，說明通過聚類所得的類別之間是有顯著差異的，這也是聚類分析必要的
② SPSS的K平均值聚類法，
輸出的報告里有聚類成員這一項，聚類那一列對應的是5個，再看看每個聚類編號對應那幾個案例號
③ SPSS 對數據進行K均值聚類分析後，如何導出其中一類的數據我用的是SPSS17.最好詳細些，附帶截圖。
把數據復制到excel上，然後選上聚類所在的C2
④ 聚類分析，spss聚類分析，聚類演算法，Kmeans聚類分析，，求解釋都是什麼意思什麼區別聯系。。
聚類分析 是一類演算法的總稱，也就包含了各種 聚類演算法
kmeans 聚類 是指聚類中的一種演算法
spss聚類分析 是指使用spss軟體進行聚類分析
⑤ spss中K-means聚類分析後計算每一類數值的標准差和均值
用一下analyze菜單——compare means——means命令，點開options想算什麼隨你選
⑥ 如何在spss中進行k-means聚類分析
一，K-Means聚類演算法原理
k-means 演算法接受參數 k
；然後將事先輸入的n個數據對象劃分為
k個聚類以回便使得所答獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個「中心對
象」（引力中心）來進行計算的。
K-means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典數據挖掘演算法之一。K-means演算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。
假設要把樣本集分為c個類別，演算法描述如下：
（1）適當選擇c個類的初始中心；
（2）在第k次迭代中，對任意一個樣本，求其到c個中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；
（3）利用均值等方法更新該類的中心值；
（4）對於所有的c個聚類中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，否則繼續迭代。
該演算法的最大優勢在於簡潔和快速。演算法的關鍵在於初始中心的選擇和距離公式。
⑦ 導師要求畢設用SPSS做聚類分析分別用K均值聚類和系統聚類挖掘數據，發現兩種方法分類的區別在哪裡怎麼做
我們一般不叫系統聚類，而叫層次聚類。層次聚類的優點在於可以得到樹形結構圖，這樣你可專以得到屬任意階的聚類劃分。
如果你要對於K均值和層次聚類的結果。你可以取出層次聚類第K層次的結果進行比較。如果你要得到層次聚類的中心，可以直接計算得到。
⑧ 用spss18.0對大量多維數據進行K均值的聚類分析，具體該如何操作啊，聚類出來的結果能用圖形顯示嗎
K均值法沒有圖的，它直接可以計算出每個個案屬於哪一類，以及每個類別有多少個案，所以非常直觀就可以看出類別的
用系統聚類可以得出圖，但是它的聚類結果不是唯一的
⑨ 為什麼我的spss k均值聚類系統自動選擇的初始聚類中心每次都一樣
因為隨機選取的是初始的聚類中心，隨著迭代初始聚類中心都在變化的。如果迭代中的初始聚類中心到了局部極值就可能不會變化了。我現在在做聚類分析的時候也遇到這類問題。
⑩ SPSS 的K-MEANS 聚類分析，進行分析的變數一定要是 1 2 3 4 5 打分這種的原始變數嗎
K-mean聚類方法 對聚類變數的要求 必須是連續型數據變數，就是你說的必須是12345這樣的打分，或者是比如距離 重量 這種實際數據
你如果你有其他的分類變數數據 可以嘗試用系統聚類方法，或者 2階段聚類