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

聚类分析应用场景

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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

2.1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

k-均值分类对话框

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

k均值聚类分析

保存--勾选聚类成员--继续--k均值聚类分析对话框--继续--确定

保存新变量对话框

1.2快速聚类分析解读：

01 初始聚类分析

初始聚类中心

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82.158

快速聚类分析输出结果（2）迭代历史记录

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

最终聚类中心

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 

每个聚类中的个案数

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

生成分类变量的数据文件

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

定制表（对话框）

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二.交叉表

快速聚类结果交叉表

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.系统聚类分析操作

分析--分类--系统聚类--系统聚类分析

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--

系统聚类分析（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(对话框)

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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系统聚类方法：方法（对话框）

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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3.2 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”

个案处理摘要

2.“集中计划”--聚类过程

集中计划

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

col3_1,clu4_1

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

谱系图

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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3.3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

各类别频率表

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

系统聚类结果交叉表

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

二阶聚类分析【对话框】

二阶聚类：输出【对话框】

二阶聚类会自动分析并输出最有聚类数

二阶聚类分析输出结果【自动聚类】