如何在spss中進(jìn)行k-means聚類分析？打開數(shù)據(jù)文件后，使用analyze--classify--K-means cluster命令，選擇要聚集為變量的變量，選擇標(biāo)記變量以按大小寫進(jìn)行標(biāo)記，并在“

如何在spss中進(jìn)行k-means聚類分析？

打開數(shù)據(jù)文件后，使用analyze--classify--K-means cluster命令，選擇要聚集為變量的變量，選擇標(biāo)記變量以按大小寫進(jìn)行標(biāo)記，并在“簇?cái)?shù)”框中指定簇?cái)?shù)。單擊“確定”。

K-means的算法缺點(diǎn)？

K-means算法是聚類分析中最基本、應(yīng)用最廣泛的劃分算法。它是一種已知聚類類別數(shù)的聚類算法。當(dāng)類別數(shù)為k時(shí)，對(duì)樣本集進(jìn)行聚類，并根據(jù)給定的聚類目標(biāo)函數(shù)（或聚類效果準(zhǔn)則）由k來(lái)確定聚類結(jié)果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目標(biāo)函數(shù)值遞減的方向上進(jìn)行的。最終的聚類結(jié)果使目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最小值，達(dá)到較好的聚類效果。采用平均誤差準(zhǔn)則函數(shù)E作為評(píng)價(jià)聚類結(jié)果的準(zhǔn)則之一，保證了算法的可靠性和有效性。