总目录：SPSS学习整理
SPSS实现快速聚类（K-Means/K-均值聚类）
- 目的
- 适用情景
- 数据处理
- SPSS操作
- SPSS输出结果分析
- 知识点
目的
利用K均值聚类对数据快速分类
适用情景
数据处理
SPSS操作
分析——分类——K-均值聚类
最大迭代次数根据数据量，分类数量，电脑情况自己调整，能选多点就把上限调高点。
SPSS输出结果分析
在数据集最右两列保存了该个案的分类结果与到聚类中心的距离。
由于没有自定义初始中心，系统设定了三个。
迭代9次后中心值不变。
最终个三个聚类中心以及他们之间的距离
两个变量的显著性都小于0.05，说明这两个变量能够很好的区分各类
显示每个类有多少个案
由于只有两个维度，可以很好的用Tableau展示分类效果，这张图为原始数据散点图，横轴：当前薪资；竖轴：初始薪资
将分类好后的数据组QCL_1（个案分类编号）进行着色，得到上图，可以观察到Tableau很好得把数据分成了三类。
注意：K-均值聚类可能陷入局部最优解，产生原因和解决办法可以百度
知识点
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