建议收藏！10 种 Python 聚类算法完整 *** 作示例

excel没办法做，需要用spss来进行。

1.选择“分析”--》胡差“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。

2.进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚磨族类的各种瞎做弊方式方法及要生成的图标，这里勾选上树状图后其他默认。点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。

3.根据spss输出的结果进行分析。

在聚类分析中，K-均值聚类算法（k-means algorithm）是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是：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。假设要把绝渗友样本集分为c个类别，算法如下：（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）并槐对于所有的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。下面介绍作者编写的一个分两类的程序，可以把其作为函数调用。%% function [samp1,samp2]=kmeans(samp)作为调用喊丛函数时去掉注释符samp=[11.1506 6.7222 2.3139 5.9018 11.0827 5.7459 13.2174 13.8243 4.8005 0.9370 12.3576]%样本集[l0 l]=size(samp)%%利用均值把样本分为两类，再将每类的均值作为聚类中心th0=mean(samp)n1=0n2=0c1=0.0c1=double(c1)c2=c1for i=1:lif samp(i)<th0c1=c1+samp(i)n1=n1+1elsec2=c2+samp(i)n2=n2+1endendc1=c1/n1c2=c2/n2%初始聚类中心t=0cl1=c1cl2=c2c11=c1c22=c2%聚类中心while t==0samp1=zeros(1,l)samp2=samp1n1=1n2=1for i=1:lif abs(samp(i)-c11)<abs(samp(i)-c22)samp1(n1)=samp(i)cl1=cl1+samp(i)n1=n1+1c11=cl1/n1elsesamp2(n2)=samp(i)cl2=cl2+samp(i)n2=n2+1c22=cl2/n2endendif c11==c1 &&c22==c2t=1endcl1=c11cl2=c22c1=c11c2=c22end %samp1,samp2为聚类的结果。初始中心值这里采用均值的办法，也可以根据问题的性质，用经验的方法来确定，或者将样本集随机分成c类，计算每类的均值。k-均值算法需要事先知道分类的数量，这是其不足之处。

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