品牌型号：联想ThinkBook

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，如果需要对数据进行组别或者集合的分类，我们可以借助SPSS进行快速聚类分析，便于优化实验数据的形式和组合方式。本文以SPSS快速聚类分析步骤，SPSS快速聚类分析结果解读这两个问题为例，带大家了解一下SPSS快速聚类分析的知识。

一、SPSS快速聚类分析步骤

通过找到SPSS聚类的功能按键、选择迭代分类方法、设置个案标注依据、保存聚类成员等步骤，我们得到聚类中心和ANOVA表来解读聚类分析的结果。聚类成员的数值表格显示聚类成员与中心之间的距离，ANOVA表显示划分类别是否有效。

1、如下是某城市知名企业的运营项目数据，包含毛绒玩具、游戏周边、护颈仪、新能源家电、育儿平板、扫地机器人、聊天软件、导航器械、按摩椅、坐便器十个类型在市区和县域方面的销售占比情况。企业方想要依据市场占比对上述十个品类进行大类划分，由此针对性扩大生产和推广营销。

2、为了对毛绒玩具、游戏周边、护颈仪、新能源家电、育儿平板、扫地机器人、聊天软件、导航器械、按摩椅、坐便器十个项目进行快速聚类，我们选择20次迭代出3个聚类的方法模式，将年投入总额、县域市场占比、市区市场占比放入分类变量框。

3、通过快速聚类的功能设置，我们选择将毛绒玩具、游戏周边、护颈仪、新能源家电、育儿平板、扫地机器人、聊天软件、导航器械、按摩椅、坐便器十个项目的销售占比情况作为聚类成员，并且需要查看每个项目与其所划分中心的距离。

4、在聚类分析的选项界面，我们默认如果存在缺失值，整体数据将成列排除个案，然后进行个案聚类、单因素分析、初始聚类中心的统计运算。

二、SPSS快速聚类分析结果解读

聚类分析指的是找到k个簇中心，使意向数据分配到最近的簇中心，每个聚类由一个中心向量表示。通过对连续性数值分配至最近的簇中心，我们确保每个样本与其所属类的均值距离之和最小。简单来讲，快速聚类的结果主要看ANOVA的显著性分析以及聚类成员的信息表。

1、根据如下的功能指示，我们在迭代次数输入20，默认收敛准则为0，便确认了20次迭代出3个聚类的方法模式，根据迭代历史看到每次迭代过程聚类的平方和情况，如果迭代在几次之后稳定下来，表示数据模型找到相对稳定的解。

2、毛绒玩具和游戏周边划定为一类，这两个运营项目与分类中心的距离均为18.251，护颈仪、新能源家电、育儿平板、扫地机器人、聊天软件、导航器械划定为一类，这六个项目与中心的距离分别为31.01、30.621、26.023、9.399、38.839、58.106，按摩椅和坐便器划定为一类，这两个项目与中心距离均为12.159。

3、年投入总额、县域市场占比、市区市场占比这三列的显著性数值均小于0.001，表明这三方面对于毛绒玩具、游戏周边、护颈仪、新能源家电、育儿平板、扫地机器人、聊天软件、导航器械、按摩椅、坐便器十个项目的分类有着显著影响。

三、小结

以上就是SPSS快速聚类分析步骤，SPSS快速聚类分析结果解读的解答。为了优化数据集合的形式和定义，推荐使用SPSS快速聚类分析的方法。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。