一。簡單介紹

按照特征來分；

目的在于人士能夠同一個(gè)類別內(nèi)的個(gè)體之間具有較高的相似度，而不同的相似度，而不同類別 之間具有較大的差異性，

對(duì)變量進(jìn)行聚類分析

并定制出使用與不同的類別的解決方案

我們?yōu)榱撕侠淼倪M(jìn)行聚類，需要次用適當(dāng)?shù)念~指標(biāo)來衡量研究對(duì)象之間的練習(xí)緊密程度

常用的指標(biāo)有距離和相似系數(shù)

相似系數(shù)--相關(guān)系數(shù)

托尼蓋的聚類分析方法可能得到不同的分類結(jié)果，或者聚類分析方法但是所分析的便令不同，

對(duì)于聚類結(jié)果的合理性判斷比較主觀，只要類別內(nèi)相似性類別建差異性都能得到合理的解釋和判斷，就認(rèn)為聚類結(jié)果是可行的。但是這樣可能會(huì)忽略掉一些小眾的群體的存在

的道具類結(jié)果后，還必須結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)和實(shí)際業(yè)務(wù)發(fā)展情況，對(duì)結(jié)果進(jìn)行綜合Fenix和有前瞻性的解讀

聚類分析應(yīng)用場(chǎng)景

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二。分析步驟

1.確定需要參數(shù)與聚類分析的變量

2.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

3.選擇聚類方法和類別的個(gè)數(shù)

4.聚類分析個(gè)數(shù)解讀

2.1聚類方法

快速聚類（k-means cluster）：也稱k均值聚類，他是按照一定的方法選取一批聚類中心點(diǎn)，讓個(gè)案向最近的聚類中心點(diǎn)聚集形成初始分類，然后按照最近距離原則調(diào)整不合理的分類，直到分類合理為止

系統(tǒng)聚類（HIerarchical Cluster）：也稱層次聚類，首先將參與聚類的個(gè)案（或變量）各視為一類，然后根據(jù)倆個(gè)類別之間的距離或相似性逐步合并，知道所有個(gè)案（或變量）合并為一個(gè)大類為止

二階聚類：也稱倆步聚類，一種智能聚類方法，分為倆個(gè)步驟1.預(yù)聚類，根據(jù)定義的最大了別數(shù)歲個(gè)案進(jìn)行初步歸類2.正式聚類：根據(jù)第一步中得到的初步歸類進(jìn)行在聚類并確定最終聚類的結(jié)果，并且在這一部中，會(huì)根據(jù)一定的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)確定聚類的類別數(shù)

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三。案例分析

1.快速聚類分析

分析--分類--k-均值分類

k-均值分類對(duì)話框

將溝通的分，業(yè)務(wù)得分，領(lǐng)導(dǎo)能力得分變量移置變量中--員工ID移置個(gè)案標(biāo)注依據(jù)

聚類樹種可輸入期望值，預(yù)計(jì)將員工分為3組，因此輸入3

k均值聚類分析

保存--勾選聚類成員--繼續(xù)--k均值聚類分析對(duì)話框--繼續(xù)--確定

保存新變量對(duì)話框

1.2快速聚類分析解讀：

01 初始聚類分析

初始聚類中心

3個(gè)數(shù)據(jù)作為快速聚類的初始位置

本例中分別選擇了員工ID為1001 1012 1003三人作為初始聚類的初始位置

第二個(gè)輸出結(jié)果是“迭代歷史記錄”該結(jié)果顯示了本次快速聚類分析的一共迭代的次數(shù)。迭代的過程可以理解為每個(gè)類別與初始位置之間單位距離改變情況，當(dāng)這個(gè)距離變動(dòng)非常小的時(shí)候，迭代就完成了、本例中一共迭代了4次，初始位子最小是82.158

快速聚類分析輸出結(jié)果（2）迭代歷史記錄

第三個(gè)輸出結(jié)果：“最終聚類中心”，該最終聚類中心和初始聚類中心相比；在數(shù)值上發(fā)生了變化，說明通過迭代的計(jì)算過程，每個(gè)類別的位置都發(fā)生了偏移

最終聚類中心

第四個(gè)輸出結(jié)果“每個(gè)聚類中心得個(gè)案項(xiàng)目”，如圖10-9所示，該結(jié)果顯示了每個(gè)類別中所包含的數(shù)據(jù)量，本例中類別1?

每個(gè)聚類中的個(gè)案數(shù)

本案例中聚類1 包含了4 個(gè)員工

類別2 中包含了6個(gè)員工

類別三種包含了21個(gè)員工

數(shù)據(jù)文件中也新城了一個(gè)名為Qcl_1的變量，如下圖所示，其中變量值表示每個(gè)案例所屬的類別

應(yīng)該講這個(gè)分類結(jié)果和參與聚類分析的變量制作交叉表，計(jì)算元工各類別員工在溝通過，業(yè)務(wù)，領(lǐng)導(dǎo)三方面的各自的平均值，一遍了解每一類別員工的特征

生成分類變量的數(shù)據(jù)文件

3.計(jì)算交叉表

分析--表--定制表--將QCL_1拖動(dòng)到右側(cè)的列區(qū)域上，將溝通能力和也無能李得分領(lǐng)導(dǎo)得分這三個(gè)變量拖動(dòng)大右側(cè)（行）區(qū)域上，摘要統(tǒng)計(jì)中的匯總方式采用默認(rèn)的平均值--確定

定制表（對(duì)話框）

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二.交叉表

快速聚類結(jié)果交叉表

從交叉表中可以看出：

1.類別1的員工在各績效評(píng)估指標(biāo)的平均得分都比較低，可以認(rèn)為是“工作表表現(xiàn)較弱”的組別

2.類別2 的員工在各級(jí)評(píng)估指標(biāo)的平均分得分處于中間水平，則認(rèn)為是“工作表現(xiàn)較強(qiáng)”的組別

3.類別3的員工在各績效評(píng)估指標(biāo)的平均分處于中間水平，則認(rèn)為是“工作保險(xiǎn)中等”的組別

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三.系統(tǒng)聚類分析操作

分析--分類--系統(tǒng)聚類--系統(tǒng)聚類分析

系統(tǒng)聚類分析

將溝通能力，業(yè)務(wù)能力，領(lǐng)導(dǎo)能力得分移入變量--統(tǒng)計(jì)--

系統(tǒng)聚類分析（統(tǒng)計(jì)）

將解的范圍調(diào)整到3-4--繼續(xù)--圖--勾譜系圖--在冰柱圖下方選擇【無】--繼續(xù)

系統(tǒng)聚類分析(對(duì)話框)

系統(tǒng)聚類分析和快速聚類分析的第二個(gè)不同之處

1.譜系圖：也稱樹狀圖，以樹狀的形式展現(xiàn)個(gè)案被分類的過程

2.冰柱圖：以“X"的形式顯示全部類別或指定類別的數(shù)的分類過程

在實(shí)際應(yīng)用中，倆種圖形選擇其一種輸出即可，但是從應(yīng)用范圍和可讀性來看，譜系圖更加直觀

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系統(tǒng)聚類方法：方法（對(duì)話框）

方法--（聚類分析：方法）--組件聯(lián)結(jié)--瓦爾德法--組間聯(lián)結(jié)--測(cè)量--平方歐氏距離--計(jì)數(shù)--卡方測(cè)量--平方歐式距離--轉(zhuǎn)換值--一般用z得分--測(cè)量應(yīng)選擇區(qū)間想--平方歐式距離--z得分--按變量（每個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化）-繼續(xù)

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3.2 系統(tǒng)聚類分析結(jié)果解讀

1.“個(gè)案處理摘要”：該結(jié)果主要提供了數(shù)據(jù)量，缺失值信息和測(cè)量方法，本例中，該表顯示了21個(gè)，無確實(shí)個(gè)案，采用的測(cè)量方法為“平方歐式距離”

個(gè)案處理摘要

2.“集中計(jì)劃”--聚類過程

集中計(jì)劃

第一步聚類是編號(hào)8 和21 的個(gè)案合并

第二步聚類是編號(hào)8和18的個(gè)案合并

3.”聚類成員“將所有個(gè)案對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果集中展示。實(shí)際上以結(jié)果已經(jīng)心啊是在數(shù)據(jù)文件中，用clu3_1,clu4_1倆個(gè)變量表示（clu是系統(tǒng)局了我i的分類結(jié)果變量的前綴，后面的數(shù)字為類別數(shù)，下劃線后免得數(shù)字為系統(tǒng)聚類分析結(jié)果保存的次數(shù)

col3_1,clu4_1

4."譜系圖“該圖形能直觀地表示出整個(gè)聚類的全過程，另外分類姐果用一個(gè)相對(duì)距離25 的刻度來表示，如果要看某一類別所包含的數(shù)據(jù)，只要從上面王下切，劃過幾條橫線，對(duì)應(yīng)的個(gè)案就分了幾類

譜系圖

如果要看2個(gè)類別的分組結(jié)果，只需要藏刻度為20的地方往下切，第一組編號(hào)：8-12，第二組：5-16

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3.3繼續(xù)將分類結(jié)構(gòu)和參與聚類分析的變量制作交叉表，計(jì)算各個(gè)類別元共公共在溝通，業(yè)務(wù)，領(lǐng)導(dǎo)三方面呢能李的平均值，一邊了解每一類別員工的特征，此外，還要顯示出一類別所包含的個(gè)案數(shù)

分析--描述統(tǒng)計(jì)--頻率-將clu3_1clu4_1 拖到右側(cè)的變量區(qū)域上

各類別頻率表

顯示分類結(jié)果和三個(gè)變量的交叉表，單機(jī)分析--表--定制表--將clu3_1和clu4_1 移入列變量中，將溝通能力，業(yè)務(wù)能力得分，領(lǐng)導(dǎo)能力得分移入行中--生成交叉表

系統(tǒng)聚類結(jié)果交叉表

從頻率表可知clu3的類別2和clu4的類別2，clu3的類別3，clu3的類別4的人數(shù)一致

clu3與clu4的區(qū)別在于，clu4的類別1和類別4 合起來就是clu3的類別1

從交叉表結(jié)合頻率表可知

1）clu3的類別2和clu4的類別2為同一批員工，業(yè)務(wù)能李得分是最高的，也就是說，這一類的員工也無能力很強(qiáng)，但是另外倆個(gè)能力較為薄弱

2）clu3的類別2分值整體較高，屬于表現(xiàn)良好的員工，此類個(gè)指標(biāo)分支均較低，可以認(rèn)為這一類的員工整體能力較差

3）clu3的類別2分支整體較高，屬于表現(xiàn)良好的一批員工，而clu4將其細(xì)分為呢能力優(yōu)秀的類別2 和能力一般的類別3

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二階聚類分析

分析--分類--二階聚類--二階聚類分析--將學(xué)歷/性別變量一致【分類變量框中】--將溝通能力得分，業(yè)務(wù)能力得分，領(lǐng)導(dǎo)能力得分三個(gè)變量移至連續(xù)變量中--輸出--二階聚類：輸出--勾選輸出下面的透視表，工作數(shù)據(jù)文件下的【創(chuàng)建聚類了成員變量】--繼續(xù)--確定

二階聚類分析【對(duì)話框】

二階聚類：輸出【對(duì)話框】

二階聚類會(huì)自動(dòng)分析并輸出最有聚類數(shù)

二階聚類分析輸出結(jié)果【自動(dòng)聚類】