SPSS聚类分析实验报告.pdf

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1、实验十(聚类分析)报告一、数据来源小康指数.sav二、基本结果(1)确定聚类类数初步确定凝聚状态表,利用表中第1列和第4列数据,绘制“碎石图”。首先将第4列数据拷入EXCEL数据表中;然后再由EXCEL自动生成以下一列数据:30、29、28、27„„4、3、2、1,相当于将第1列数据逆序排列。表31个省市自治区小康指数聚凝状态表StageClusterCombinedCoefficientsStageClusterFirstAppearsNextStageCluster1Cluster2Cluster1Cluster21262839.4700

2、0721249.78000183121372.9800064242773.1900095192185.29000166121887.210301272630153.585101581517156.130001292429158.7154013101011167.79000141145167.8600023121215181.2986816132425207.7879019141023269.73510024152026273.2930719161219274.099125201769295.24000221813306.43020291920

3、24378.826151321201214404.79716024212022464.552190252267469.490170272348481.67011027241012610.921142026252031785.31221026261020934.5672425282746986.2642322292810161077.3802603029142245.440182730301104506.69829280以第4列数据为横坐标(X轴),以逆序的第1列数据为纵坐标(Y轴)绘制散点图,生成我们所需要的“碎石图”。利用碎石图辅助确定最终

4、的聚类数目。碎石图的横轴为各类的距离,纵轴为类数目,如图1所示:图131个省市自治区小康和现代化指数聚类分析碎石图由图1可知:随着类的不断凝聚,类数目不断减少类间的距离在逐渐增大。聚成7类前,类间距离增大幅度较小,形成“陡峭山峰”,到3类后,类间距离迅速增大,形成“平坦的碎石路”。根据这种相似性,可以找到“山脚”下的“拐点”碎石,以它确定分类数目的参考。因而考虑聚成3类。(2)绘制聚类树形图,说明省市归类:31个省市自治区小康和现代化指数的层级聚类分析结果。由图1可看出,甘肃、江西、贵州的相似性较高,较早聚成一类;安徽、广西、河南、云南聚成一

5、类;黑龙江、吉林聚成一类;湖南四川成一类;湖北、陕西、内蒙古、山西、重庆成一类;北京、上海成一类;浙江、广东是一类。******HIERARCHICALCLUSTERANALYSIS*****CASE0510152025LabelNum+---------+---------+---------+---------+---------+甘肃26─┐江西28─┼─┐贵州30─┘│青海20───┤安徽24─┐├─┐广西27─┤││河南29─┼─┘├───┐云南25─┘│├─┐宁夏22─────┘││西藏31─────────┘│黑龙江10─┬─┐

6、│吉林11─┘├───┐│新疆23───┘││湖南19─┬─┐││四川21─┘│├───┤湖北12─┐├─┐│├─────────────────────────────────────┐陕西13─┤│││││内蒙古18─┼─┘├─┘││山西15─┤│││重庆17─┘│││河北14─────┘││海南16───────────┘│北京1─┬─┐│上海2─┘├─────────────────────┐│天津3───┘││江苏6───┬─┐├───────────────────────┘山东9───┘├─────┐│辽宁7─────┘├───

7、──────────┘浙江4─┬───┐│广东5─┘├─────┘福建8─────┘图231个省市自治区小康和现代化指数的层级聚类分析结果根据聚类分析结果,将省市分为3类,则第一类为北京上海天津;第二类为浙江、广东、江苏、辽宁、福建、山东;第三类为其余省市。(3)分析各类数据基本特征:对各类分析特征,分别对各类各指标进行描述性统计分析,结果如表2:结果可知,第一类共三个城市,综合指数、社会结构指数、经济与技术发展指数、人口素质指数、生活质量指数均名列三类之首,法制与治安指数最低,各项指数都是最优的;第二类共6个省市,其6个指数均位于第二;第三

8、类共22个省市自治区,其法制与治安指数最高,其余均位于最后。表231个省市自治区小康和现代化指数聚类分析的各类特征AverageLinkageNMinimumMax

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