spsskmeans聚类分析学生成绩

① spss k-均值聚类分析 结果检验

科学。
本身聚类分析得到的结果并不是一个唯一解，也就是通过聚类分析 可以得内到几种不同的聚类结果，因此容对于聚类结果的解读需要结合专业看 如何容易理解 就如何解读。

因此，对于每种聚类的结果，对于分类进行检验 都会显示sig为0，说明通过聚类所得的类别之间是有显著差异的，这也是聚类分析必要的

② SPSS的K平均值聚类法，

输出的报告里有聚类成员这一项，聚类那一列对应的是5个，再看看每个聚类编号对应那几个案例号

③ SPSS 对数据进行K均值聚类分析后，如何导出其中一类的数据我用的是SPSS17.最好详细些，附带截图。

把数据复制到excel上，然后选上聚类所在的C2

④ 聚类分析，spss聚类分析，聚类算法，Kmeans聚类分析，，求解释都是什么意思什么区别联系。。

聚类分析 是一类算法的总称，也就包含了各种 聚类算法
kmeans 聚类 是指聚类中的一种算法
spss聚类分析 是指使用spss软件进行聚类分析

⑤ spss中K-means聚类分析后计算每一类数值的标准差和均值

用一下analyze菜单——compare means——means命令，点开options想算什么随你选

⑥ 如何在spss中进行k-means聚类分析

一，K-Means聚类算法原理
k-means 算法接受参数 k
；然后将事先输入的n个数据对象划分为
k个聚类以回便使得所答获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对
象”（引力中心）来进行计算的。
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：
（1）适当选择c个类的初始中心；
（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；
（3）利用均值等方法更新该类的中心值；
（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。
该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。

⑦ 导师要求毕设用SPSS做聚类分析分别用K均值聚类和系统聚类挖掘数据，发现两种方法分类的区别在哪里怎么做

我们一般不叫系统聚类，而叫层次聚类。层次聚类的优点在于可以得到树形结构图，这样你可专以得到属任意阶的聚类划分。
如果你要对于K均值和层次聚类的结果。你可以取出层次聚类第K层次的结果进行比较。如果你要得到层次聚类的中心，可以直接计算得到。

⑧ 用spss18.0对大量多维数据进行K均值的聚类分析，具体该如何操作啊，聚类出来的结果能用图形显示吗

K均值法没有图的，它直接可以计算出每个个案属于哪一类，以及每个类别有多少个案，所以非常直观就可以看出类别的
用系统聚类可以得出图，但是它的聚类结果不是唯一的

⑨ 为什么我的spss k均值聚类系统自动选择的初始聚类中心每次都一样

因为随机选取的是初始的聚类中心，随着迭代初始聚类中心都在变化的。如果迭代中的初始聚类中心到了局部极值就可能不会变化了。我现在在做聚类分析的时候也遇到这类问题。

⑩ SPSS 的K-MEANS 聚类分析，进行分析的变量一定要是 1 2 3 4 5 打分这种的原始变量吗

K-mean聚类方法 对聚类变量的要求 必须是连续型数据变量，就是你说的必须是12345这样的打分，或者是比如距离 重量 这种实际数据
你如果你有其他的分类变量数据 可以尝试用系统聚类方法，或者 2阶段聚类