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SPSS聚类分析试验汇报
试验目的：
1、理解聚类分析的有关理论与应用
2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问題进行分析、
3、纯熟SPSS软件有关操作
4、熟悉试验汇报的书写
二．试验规定：
1、生成新变量总消费支出=各变量之和
2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检查，并阐明检查成果
3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行）
4、运用K-Mean法把31省提成3类
5、对聚类分析成果进行解释阐明
6、完毕试验汇报
三．试验措施与环节
准备工作：把试验所用数据从Word文档复制到Excel，并深入导入到SPSS数据文献中。
分析：由于本试验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出成果，不过相比之下在数据量较大時，K均值聚类法更迅速高效，并且精确性更高。
四、试验成果与数据处理：
1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：
生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示：
2.对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检查，如图所示：
得出結论：
3.对各省的总消费支出做出条形图，如图所示：
4．对聚类分析成果进行解释阐明：
K均值分析将这样的都市分為三类：
第一类北京、上海、广东
第二类除第一类第三类以外的
第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东
第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类都市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类都市位于中东部地区，经济发展很好。
初始聚类中心
聚类
1
2
3
食品支出
7776.98
3052.57
5790.72
衣着支出
1794.06
1205.89
1281.25
居住支出
2166.22
1245.00
1606.27
家庭设备及服务支出
1800.19
612.59
972.24
医疗保健支出
1005.54
774.89
617.36
交通和通信支出
4076.46
1340.90
2196.88
文化与娱乐服务支出
3363.25
1229.68
1786.00
其他商品和服务支出
1217.70
331.14
499.30
总消费支出
23200.40
9792.66
14750.02
迭代历史记录a
迭代
聚类中心内的更改
1
2
3
1
1250.592
1698.865
1216.114
2
416.864
70.786
173.731
3
138.955
2.949
24.819
4
46.318
.123
3.546
5
849.114
319.179
1362.411
6
805.004
15.199
606.915
7
161.001
.724
75.864
8
32.200
.034
9.483
9
6.440
.002
1.185
10
1.288
7.815E-5
.148
a.迭代已停止，由于完毕了最大次数的迭代。迭代无法收敛。任何中心的最大绝对坐标更改為1.193。目前迭代為10。初始中心间的最小距离為5782.189。
聚类组员
案例号
地区
聚类
距离
1
北京
1
640.096
2
浙江
1
2214.882
3
天津
3
2632.528
4
福建
3
1136.449
5
广东
1
1566.989
6
河北
2
979.543
7
山西
2
1491.089
8
吉林
2
1075.390
9
黑龙江
2
599.152
10
河南
2
598.222
11
甘肃
2
1100.435
12
青海
2
1340.603
13
宁夏
2
667.823
14
新疆
2
850.725
15
内蒙古
3
1033.683
16
辽宁
3
1046.739
17
山东
3
1402.822
18
西藏
2
1676.670
19
广西
2
989.535
20
海南
2
1131.085
21
四川
2
1481.307
22
云南
2
927.830
23
安徽
2
811.211
24
江西
2
420.381
25
湖北
2
777.322
26
湖南
2
1073.337
27
重庆
3
1086.871
28
贵州
2
876.796
29
陕西
2
1161.344
30
上海
1
3635.950
31
江苏
3
616.506
最终聚类中心
聚类
1
2
3
食品支出
6758.74
4083.34
5008.89
衣着支出
1728.75
1257.76
1649.65
居住支出
1771.69
1
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