Q型聚类分析与R型聚类分析

1. 基本概念

聚类分析是一种多元统计方法，主要用于研究样品或指标的分类问题。根据分类对象的不同，聚类分析可以分为两种主要类型：

Q型聚类分析

• 定义：对样本(行数据)进行聚类，也称为样本聚类
• 目的：根据样本之间的相似性，将相似的样本分到同一个簇中
• 特点：适用于探索数据集中的样本分布，帮助研究者识别数据中的模式和结构

R型聚类分析

• 定义：对变量(列/指标)进行聚类，也称为变量聚类
• 目的：将高度相关的变量归为一组
• 特点：有助于理解哪些指标是相互关联的，哪些是独立的，对构建有效数学模型至关重要

2. 应用场景对比

3. 常用方法

Q型聚类常用方法

• K-means聚类：最广泛使用，适用于连续数据
• K-prototype聚类：可处理分类和连续混合数据
• 分层聚类(系统聚类)：直观且易于理解

R型聚类常用方法

• 分层聚类(系统聚类)：主要使用此方法

4. 在SPSSAU中的实现

在SPSSAU(在线SPSS)平台上，两种聚类分析都可以轻松实现：

1. Q型聚类分析步骤：
   • 上传数据
   • 选择"聚类分析"方法
   • 设置聚类变量(指标)
   • 指定聚类个数
   • 分析并解读结果
2. R型聚类分析步骤：
   • 上传数据
   • 选择"分层聚类"方法
   • 设置聚类对象为"变量"
   • 分析并解读结果

5. 实际应用建议

1. Q型聚类：当您需要对研究对象(如客户、地区、产品等)进行分类时使用
   • 例如：市场细分、客户分群、地区分类等
2. R型聚类：当您需要简化变量结构或发现变量间关系时使用
   • 例如：指标降维、变量筛选、构建综合指标等

6. 注意事项

1. 数据预处理：聚类分析前通常需要对数据进行标准化处理
2. 聚类数确定：可使用肘部法则、轮廓系数等方法确定最佳聚类数
3. 结果验证：聚类结果需要结合实际业务知识进行验证和解释

通过SPSSAU(网页SPSS)平台，可以轻松完成这两种聚类分析，并获得直观的结果展示和专业的分析报告。