1, 분석-분류 -k- 평균 클러스터링, 관련 매개 변수 설정. 그 결과, SPSS 는 몇 가지 사례를 선택했고, 5 개의 클러스터 센터는 5 개의 원본 사례를 선택했습니다. 기존 문제에 대해 관련 매개변수를 설정하여 반복 횟수를 늘립니다.
2, 클러스터 범주가 고유하지 않습니다. 수직선을 별도로 그린 다음 해당 뷰를 여러 범주로 나누고 각 범주가 분석 항목에 대응하는 것이 좋습니다. 세 가지 범주로 나눌 경우: 첫 번째 범주는 분석 항목 8 에 해당합니다. 두 번째 범주는 분석 항목 5,3,7 에 해당합니다. 세 번째 범주는 분석 항목 1,6,2,4 에 해당합니다.
3. 계층 클러스터 (SPSS 에서는 시스템 클러스터링이라고도 함) 결과지도입니다. 트리 계층입니다. 가로 5,10,1. 등은 클래스 간 거리를 나타내고, 라인은 클래스 통합 프로세스를 나타냅니다. 임의의 클러스터 결과를 선택하거나 클래스 간 거리 제한에 따라 클러스터 결과를 얻을 수 있습니다.
4. SPSS 클러스터 분석은 두 가지 범주의 그래픽 출력을 제공합니다. 첫 번째는 소프트웨어 기본' 고드름' 으로 겨울 처마에 늘어진 고드름과 모양이 비슷하기 때문에 붙여진 이름입니다. 두 번째는' 트리 뷰' 로, 새 버전의 소프트웨어에서는 계보도라고도 하는데, 가로로 자란 나무와 같다.