聚类分析中如何处理混合型数据（定量和定类数据）

在聚类分析中，当数据集中同时包含定量数据和定类数据时，传统的聚类方法如K-means或K-modes可能无法直接应用。此时，K-prototype聚类是一种有效的解决方案。以下是处理混合型数据的详细步骤：

1. 数据准备

首先，确保你的数据集中包含定量和定类变量。例如，定量变量可以是“固定支出综合率”、“资产收益率”等，而定类变量可以是“是否使用核能源”（0表示未使用，1表示使用）。

2. 数据标准化

由于定量数据和定类数据的量纲不同，通常需要对定量数据进行标准化处理。在SPSSAU(在线SPSS)中，系统会自动对定量数据进行标准化处理，以确保各变量在聚类过程中具有相同的权重。

3. 选择聚类方法

在SPSSAU(网页SPSS)中，选择【进阶方法】→【聚类】功能模块。将定量变量拖拽至【分析项(定量)】分析框，将定类变量拖拽至【分析项(定类)】分析框。系统会自动识别数据类型并选择K-prototype聚类方法。

4. 执行聚类分析

点击“开始分析”按钮，SPSSAU将自动执行K-prototype聚类。K-prototype聚类算法结合了K-means和K-modes的优点，分别计算定量数据和定类数据的距离，并将两者加权求和，得到最终的样本间距离。

5. 结果解读

聚类完成后，SPSSAU会输出聚类结果，包括每个样本的聚类类别、聚类中心等信息。你可以根据这些结果进行进一步的分析和解释。

6. 应用建议

• 聚类数量选择：SPSSAU默认聚类个数为3，建议用户根据实际需求设置聚类数量，通常介于3~6个之间。
• 结果验证：可以通过可视化工具（如散点图等）对聚类结果进行验证和展示。

通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)中轻松处理混合型数据的聚类分析，并获得准确且有意义的结果。