如何阅读sql进行聚类分析的分类关系图

在sql server 2008中的菜单栏有一个按键“显示关系图窗格”，这个就是显示关系图的键。选中一个表，然后点击这个键即可查看关系表。要查看相互表间的关系的话，把其他表拖进窗口即可。

一。简单介绍

按照特征来分；

目的在于人士能够同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同的相似度，而不同类别 之间具有较大的差异性，

对变量进行聚类分析

并定制出使用与不同的类别的解决方案

我们为了合理的进行聚类，需要次用适当的额指标来衡量研究对象之间的练习紧密程度

常用的指标有距离和相似系数

相似系数--相关系数

托尼盖的聚类分析方法可能得到不同的分类结果，或者聚类分析方法但是所分析的便令不同，

对于聚类结果的合理性判断比较主观，只要类别内相似性类别建差异性都能得到合理的解释和判断，就认为聚类结果是可行的。但是这样可能会忽略掉一些小众的群体的存在

的道具类结果后，还必须结合行业特点和实际业务发展情况，对结果进行综合Fenix和有前瞻性的解读

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二。分析步骤

1确定需要参数与聚类分析的变量

2对数据进行标准化处理

3选择聚类方法和类别的个数

4聚类分析个数解读

21聚类方法

快速聚类（k-means cluster）：也称k均值聚类，他是按照一定的方法选取一批聚类中心点，让个案向最近的聚类中心点聚集形成初始分类，然后按照最近距离原则调整不合理的分类，直到分类合理为止

系统聚类（HIerarchical Cluster）：也称层次聚类，首先将参与聚类的个案（或变量）各视为一类，然后根据俩个类别之间的距离或相似性逐步合并，知道所有个案（或变量）合并为一个大类为止

二阶聚类：也称俩步聚类，一种智能聚类方法，分为俩个步骤1预聚类，根据定义的最大了别数岁个案进行初步归类2正式聚类：根据第一步中得到的初步归类进行在聚类并确定最终聚类的结果，并且在这一部中，会根据一定的统计标准确定聚类的类别数

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三。案例分析

1快速聚类分析

分析--分类--k-均值分类

将沟通的分，业务得分，领导能力得分变量移置变量中--员工ID移置个案标注依据

聚类树种可输入期望值，预计将员工分为3组，因此输入3

保存--勾选聚类成员--继续--k均值聚类分析对话框--继续--确定

12快速聚类分析解读：

01 初始聚类分析

3个数据作为快速聚类的初始位置

本例中分别选择了员工ID为1001 1012 1003三人作为初始聚类的初始位置

第二个输出结果是“迭代历史记录”该结果显示了本次快速聚类分析的一共迭代的次数。迭代的过程可以理解为每个类别与初始位置之间单位距离改变情况，当这个距离变动非常小的时候，迭代就完成了、本例中一共迭代了4次，初始位子最小是82158

第三个输出结果：“最终聚类中心”，该最终聚类中心和初始聚类中心相比；在数值上发生了变化，说明通过迭代的计算过程，每个类别的位置都发生了偏移

第四个输出结果“每个聚类中心得个案项目”，如图10-9所示，该结果显示了每个类别中所包含的数据量，本例中类别1 

本案例中聚类1 包含了4 个员工

类别2 中包含了6个员工

类别三种包含了21个员工

数据文件中也新城了一个名为Qcl_1的变量，如下图所示，其中变量值表示每个案例所属的类别

应该讲这个分类结果和参与聚类分析的变量制作交叉表，计算元工各类别员工在沟通过，业务，领导三方面的各自的平均值，一遍了解每一类别员工的特征

3计算交叉表

分析--表--定制表--将QCL_1拖动到右侧的列区域上，将沟通能力和也无能李得分领导得分这三个变量拖动大右侧（行）区域上，摘要统计中的汇总方式采用默认的平均值--确定

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二交叉表

从交叉表中可以看出：

1类别1的员工在各绩效评估指标的平均得分都比较低，可以认为是“工作表表现较弱”的组别

2类别2 的员工在各级评估指标的平均分得分处于中间水平，则认为是“工作表现较强”的组别

3类别3的员工在各绩效评估指标的平均分处于中间水平，则认为是“工作保险中等”的组别

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三系统聚类分析 *** 作

分析--分类--系统聚类--系统聚类分析

将沟通能力，业务能力，领导能力得分移入变量--统计--

将解的范围调整到3-4--继续--图--勾谱系图--在冰柱图下方选择无--继续

系统聚类分析和快速聚类分析的第二个不同之处

1谱系图：也称树状图，以树状的形式展现个案被分类的过程

2冰柱图：以“X"的形式显示全部类别或指定类别的数的分类过程

在实际应用中，俩种图形选择其一种输出即可，但是从应用范围和可读性来看，谱系图更加直观

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方法--（聚类分析：方法）--组件联结--瓦尔德法--组间联结--测量--平方欧氏距离--计数--卡方测量--平方欧式距离--转换值--一般用z得分--测量应选择区间想--平方欧式距离--z得分--按变量（每个变量进行标准化）-继续

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32 系统聚类分析结果解读

1“个案处理摘要”：该结果主要提供了数据量，缺失值信息和测量方法，本例中，该表显示了21个，无确实个案，采用的测量方法为“平方欧式距离”

2“集中计划”--聚类过程

第一步聚类是编号8 和21 的个案合并

第二步聚类是编号8和18的个案合并

3”聚类成员“将所有个案对应的分类结果集中展示。实际上以结果已经心啊是在数据文件中，用clu3_1,clu4_1俩个变量表示（clu是系统局了我i的分类结果变量的前缀，后面的数字为类别数，下划线后免得数字为系统聚类分析结果保存的次数

4"谱系图“该图形能直观地表示出整个聚类的全过程，另外分类姐果用一个相对距离25 的刻度来表示，如果要看某一类别所包含的数据，只要从上面王下切，划过几条横线，对应的个案就分了几类
如果要看2个类别的分组结果，只需要藏刻度为20的地方往下切，第一组编号：8-12，第二组：5-16

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33继续将分类结构和参与聚类分析的变量制作交叉表，计算各个类别元共公共在沟通，业务，领导三方面呢能李的平均值，一边了解每一类别员工的特征，此外，还要显示出一类别所包含的个案数

分析--描述统计--频率-将clu3_1clu4_1 拖到右侧的变量区域上

显示分类结果和三个变量的交叉表，单机分析--表--定制表--将clu3_1和clu4_1 移入列变量中，将沟通能力，业务能力得分，领导能力得分移入行中--生成交叉表

从频率表可知clu3的类别2和clu4的类别2，clu3的类别3，clu3的类别4的人数一致

clu3与clu4的区别在于，clu4的类别1和类别4 合起来就是clu3的类别1

从交叉表结合频率表可知

1）clu3的类别2和clu4的类别2为同一批员工，业务能李得分是最高的，也就是说，这一类的员工也无能力很强，但是另外俩个能力较为薄弱

2）clu3的类别2分值整体较高，属于表现良好的员工，此类个指标分支均较低，可以认为这一类的员工整体能力较差

3）clu3的类别2分支整体较高，属于表现良好的一批员工，而clu4将其细分为呢能力优秀的类别2 和能力一般的类别3

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二阶聚类分析

分析--分类--二阶聚类--二阶聚类分析--将学历/性别变量一致分类变量框中--将沟通能力得分，业务能力得分，领导能力得分三个变量移至连续变量中--输出--二阶聚类：输出--勾选输出下面的透视表，工作数据文件下的创建聚类了成员变量--继续--确定
二阶聚类会自动分析并输出最有聚类数

分四类就是：（营口、辽阳、丹东、铁岭）（抚顺、本溪、鞍山）（沈阳）（大连）；分三类就是把沈阳和大连合为一类，其他两类不变；在往上就是营口那一类和抚顺那一类合并，沈阳和大连一类。spss聚类分析图很直观的。

问题一：SPSS19做Q型聚类分析谱系图时为什么39组只显示了部分组，见附图 50分 双击图标在最下面有一个下箭头，点击就会出现了。

问题二：spss系统聚类分析谱系图 5分 是不是合理要从你专业知识来判断
聚类分析结果spss显示不太好的，正常

问题三：matlab中聚类分析谱系图分析方法 result = resultreplaceAll(>\\s|^\\])\\>, );
String json = result;
Matcher matcher = Patternpile(|^/])>)matcher(result);
while(matcherfind()){
for (int i = 0; i , \+s+\:\$1\,);
}
}

问题四：如何使用聚类分析对一个图中的点进行识别分群呐，还是用别的办法 直接题目进行聚类，在理论上不好解释，但的确要更合理些，现在仍流行用因子进行聚类

问题五：最短距离聚类法聚类谱系图怎么画 最远距离即最长距离，是定义的类中Gp和Gq中最远的两个样品之间的距离为这两个类的距离，计算公式为 D（Gp，Gq）=max{dijOi∈Gp，j∈Gq，p≠q}当Gp和Gq合并为新类Gr后，按最长距离法计算Gr与其他类Gk（k≠p、q）之间的距离公式为 D（Gr，Gk）=max{ dijOi∈Gr，j∈Gk } =max{max{dijOi∈Gp，j∈Gk }，max{ dijOi∈Gq，j∈Gk }} =max{D（Gp，Gk），D（Gq，Gk）}

问题六：用SPSS19进行聚类分析时，怎么生成R型聚类分析谱系图，和Q型聚类分析谱系图， 你是在看教程学习还是实际应用
一般在实际应用中 已经没有R型和Q型的说法了, 不过教材中还会提到 分别是对个案进行聚类和 对变量进行聚类 由于对变量进行聚类一般是采用因子分析或者主成分分析了,所以很少会用聚类分析对变量进行聚类了
至于对个案聚类, 你只需要按照你的变量数据类型选择不同的度量标准就好,一般选择默认推荐的就可以了 另外系统聚类处理的数据必须是一个类型的 要么是全部分类的,要是是全部连续型的 ,不能是混合类型的
要出来树状图谱 你只要在绘制图形那个菜单进去 选择上面的树状图就好了

问题七：谱系聚类应采用哪种距离方式定义样品间的距离？为什么 聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。 一、层次聚类 层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离 (euclidean)、马氏距离(manhattan)、 两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。 层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。 下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。 data=iris[,-5] diste=dist(data,method='euclidean') heatmap(asmatrix(diste),labRow = F, labCol = F) X 然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中，其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离差平方和法。使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。如果我们希望将类别设为3类，可以使用cutree函数提取每个样本所属的类别。 model1=hclust(diste,method='ward') result=cutree(model1,k=3) 为了显示聚类的效果，我们可以结合多维标度和聚类的结果。先将数据用MDS进行降维，然后以不同的的形状表示原本的分类，用不同的颜色来表示聚类的结果。可以看到setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。

第一个表，KMO=0602，KMO大于07才适合进行因子分析。

第二个表，叫共同度，是说被提取的信息量，比如第二个数069，说明主成分提取了c2的69%的信息。

第三个表，最重要的，提取了一个主成分，即一个因子。最后一个数是489%，也说明不适合做因子分析，因子分析一般要求累计提取信息量在85%以上。

第四个表，是载荷矩阵。可以用它求特征向量。

如果前K个主成分的贡献率达到85%，表明前k个主成分基本包含了全部测量指标所具有的信息，这样既减少了变量的个数，又便于对实际问题的分析和研究。

第四个表能不能详细说明一下，这是因子载荷矩阵，显示的是各因子在各变量上的载荷，即是各因子对各变量的影响度。比如，第1个数是0867，表明：Zc1=0867F1 + ε，很容易看出，0867就是第一个主成分对标准化的变量ZC1的影响度。

扩展资料：

SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，

每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

参考资料来源：百度百科-SPSS

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