spss聚类分析

spss聚类分析spss聚类分析 Spss作业三班级:11测21 姓名:陈恩学号:11272032 一、收集与本专业相关数据，进行聚类分析 1、作业题目: 根据中国2012年统计年鉴里的江苏省十三大市相关数据:年末总人口、行政区域面积、在职工人工资以及网上搜寻的物业管理服务企业数目及收费水平等数据利用spssQ型聚类分析进行相关统计、处理，从而分析其对江苏省物业管理服务发展状况。 2、分析所用数据汇总表: 行政区域物业管理服务物业管理服务收城市年末总人口面积在职工人工资企业数目费水平南京 636.4 ...

spss聚类分析 Spss作业三班级:11测21 姓名:陈恩学号:11272032 一、收集与本专业相关数据，进行聚类分析 1、作业题目: 根据中国2012年统计年鉴里的江苏省十三大市相关数据:年末总人口、行政区域面积、在职工人工资以及网上搜寻的物业管理服务企业数目及收费水平等数据利用spssQ型聚类分析进行相关统计、处理，从而分析其对江苏省物业管理服务发展状况。 2、分析所用数据汇总表 : 行政区域物业管理服务物业管理服务收城市年末总人口面积在职工人工资企业数目费水平南京 636.4 6587 54711.85 82 2664 无锡 468.0 4627 51516.54 80 2592 徐州 976.7 11259 39489.99 35 2100 常州 362.9 4372 49754.85 45 2456 苏州 642.3 8488 51658.96 72 2601 南通 764.9 8001 44570.66 34 2213 连云505.2 7615 38816.04 21 1799 港淮安 543.2 10072 36984.17 30 1947 盐城 820.7 16972 35498.32 22 1983 扬州 460.1 6597 40284.24 45 2031 镇江 271.9 3847 42660.39 37 1922 泰州 507.1 5787 38326.15 12 1821 宿迁 555.1 8555 31995.59 32 1747 3、方法 : 选择分析-分类-聚类分析，将各变量按需要选入变量框中，“区域”内选择“标注个案”;“绘制”内选择“树状图，“聚类方法”内选择所用的方法;“度量标准”内选择距离的计算方法;“标准化”内选择Z得分，点击确定得出图。 4、成果 Ward联结法聚类表群集组合首次出现阶群集阶群集 1 群集 2 系数群集 1 群集 2 下一阶 1 7 12 .221 0 0 7 2 1 5 .579 0 0 5 3 8 13 1.112 0 0 7 4 10 11 2.080 0 0 8 5 1 2 3.137 2 0 12 6 3 6 4.502 0 0 9 7 7 8 5.869 1 3 10 8 4 10 8.260 0 4 10 9 3 9 12.203 6 0 11 10 4 7 19.460 8 7 11 11 3 4 33.847 9 10 12 12 1 3 60.000 5 11 0 群集成员案例 4 群集 3 群集 1:南京 1 1 2:无锡 1 1 3:徐州 2 2 4:常州 3 3 5:苏州 1 1 6:南通 2 2 7:连云 4 3 8:淮安 4 3 9:盐城 2 2 10:扬州 3 3 11:镇江 3 3 12:泰州 4 3 13:宿迁 4 3 Dendrogram using Ward Method Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 连云 7 -+-+ 泰州 12 -+ +---------+ 淮安 8 -+-+ | 宿迁 13 -+ +-------------+ 扬州 10 -+---+ | | 镇江 11 -+ +-------+ +---------------------+ 常州 4 -----+ | | 徐州 3 ---+---+ | | 南通 6 ---+ +-------------------+ | 盐城 9 -------+ | 南京 1 -+ | 苏州 5 -+-----------------------------------------------+ 无锡 2 -+ K均值聚类分析分析-分类-K均值聚类，选项如上所选，点击确定得图。聚类成员案例号城市聚类距离 1 南京 1 2861.793 2 无锡 1 1447.528 3 徐州 4 3486.043 4 常州 1 2720.409 5 苏州 1 2485.046 6 南通 2 4005.032 7 连云港 2 2460.038 8 淮安 3 2608.992 9 盐城 4 3486.043 10 扬州 2 691.492 11 镇江 2 3066.878 12 泰州 2 2673.184 13 宿迁 3 2608.992 5、分析根据层次聚类分析表: 若将十三个城市分为三类第一类:南京、无锡、苏州第二类:徐州、南通、盐城第三类:其它城市若将十三个城市分为四类第一类:南京、无锡、苏州第二类:徐州、南通、盐城第三类:扬州、镇江、常州第四类:其它城市根据K均值聚类分析: 第一类:南京、无锡、苏州第二类:南通、连云港、扬州、镇江第三类:淮安、宿迁第四类:其它城市 6、结论从层次聚类分析汇总中可以看出，南京、苏州、无锡三个城市在第一类，表明它们在相较于其它城市而言，物业管理服务方面发展的比较好，第二类、第三类城市发展状况依次递减，第四类里的城市则较为落后;从K均值聚类分析中可以看出，南京、苏州、无锡在仍然在第一类，通过距离看出它们处在优势位置，其它城市处在劣势，综上，南京、无锡、苏州这三城市在江苏省内物业服务方面发展的确实相对较好。

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