聚类分析用于将样本进行分类处理,通常是以定量数据作为分类标准;用户可自行设置聚类数量,如果不进行设置,系统会提供默认建议;通常情况下,建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。
SPSSAU操作如下：
聚类个数：聚类个数设置为几类主要以研究者的研究思路为标准，如果不进行设置，SPSSAU默认聚类个数为3，通常情况下，建议设置聚类数量介于3~6个之间。
标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。
保存类别：分析选择保存‘保存类别’，SPSSAU会生成新标题用于标识，也可以右上角“我的数据”处查看到分析后的“聚类类别”。
新标题类似如下：Cluster_********。
使用聚类分析对样本进行分类，使用Kmeans聚类分析方法，从上表可以看出：最终聚类得到4类群体，此4类群体的占比分别是20.00%, 30.00%, 20.00%, 30.00%。整体来看， 4类人群分布较为均匀，整体说明聚类效果较好。
使用方差分析去探索各个类别的差异特征，从上表可知：聚类类别群体对于所有研究项均呈现出显著性(p<0.05),意味着聚类分析得到的4类群体，他们在研究项上的特征具有明显的差异性，具体差异性可通过平均值进行对比，并且最终结合实际情况，对聚类类别进行命名处理。
从上述结果看，所有研究项均呈现出显著性，说明不同类别之间的特征有明显的区别，聚类的效果较好。
步骤如下：
操作设备：戴尔电脑
操作系统：win10
1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。
2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。
3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。
4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。
5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。
6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。
7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。
8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。
9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。
