k均值聚类算法考试例题_K-均值聚类法实例解析

例：

为了更深入了解我国环境的污染程度状况，现利用

2009

年数据对全国

31

个省、自治区、

直辖市进行聚类分析。

解：

现在要分析我国各个地区的环境污染程度，

案例中选择了各地区

“工业废气排放总量”

、

“工业废水排放总量”和“二氧化硫排放总量”三个指标来反映不同污染程度的环境状况，

同时选择了北京等省市的数据加以研究。

这个问题属于典型的多元分析问题，需要利用多

个指标

来分析各省市之间环境污染程度的差异。

因此，

可以考

虑利用快速聚类分析来研究

各省市之间的差异性，具体

操作步骤如下。

1)

打随书光盘中的数据文件

9-2.sav

，选择菜单栏中的【

A nalyze

(分析)

】→【

Classify

(分

类)

】→【

K-Means Cluster

(

K

均值聚类)

】命令，弹出【

K-Means Cluster Analysis

(

K

均

值聚类分析)

】对话框。

2)

在左侧的候选变量列表框中将

X1

、

X2

和

X3

变量设定为聚类分析变量，将其添加至

【

Variables

(变量)

】列表框

中；同时选择

Y

作为标识变量，将其移入【

Label Cases by

(个案标记依据)

】列表框中。

3)

在【

Number of Clusters

(聚类数)

】文本框中输入数值“

3

”

，表示将样品利用聚类分析

分为三类，如下图所示。

4)

单击【

Save

(保存)

】按钮，弹出【

K-Means

Cluster

Analysis

：

Save

(

K

均值聚类分析：

保存)

】

对话框；

勾选

【

Cluster membership

(聚类新成员)

】

和

【

Distanc e from cluster center

(与聚类中心的距离)

】

复选

框，

表示输出样品的聚类类别及距离，

其他选项保持系

统

默认设置，如下图所示，单击【

Continue

(继续)

】

按钮返回主对话框。