SPSS聚类分析：K均值聚类分析

最新推荐文章于 2025-05-22 17:06:49 发布
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文章标签： 人工智能 数据结构与算法
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本文详细介绍了如何在SPSS中进行K均值聚类分析，包括概念、聚类中心的选择、迭代参数设置、结果保存以及相关统计量的选择。通过聚类分析，可以对数据进行有效分类，实现数据的合理分组。

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SPSS聚类分析：K均值聚类分析

一、概念：（分析-分类-K均值聚类）

   1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心，要么只进行分类。可以保存聚类成员、距离信息和最终聚类中心。还可以选择指定一个变量，使用该变量的值来标记个案输出。您还可以请求分析方差F统计量。

二、聚类中心（分析-分类-K均值聚类）

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不多说，直接上干货！ 　　面试很容易被问的：K-Means算法的收敛性。 　　在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑啊。 EM算法的收敛性 1.通过极大似然估计建立目标函数： 通过EM算法来找到似然函数的极大值，思路如下： 希望找到最好的参数θ，能够使最大似然目标函数取最大值。但是直接计算 比较困难，所以我们希望能够找到一个不带隐变量z的函数恒成立，并用 ..
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