如何進行系統聚類分析？
聚類分析用於將樣本進行分類處理,通常是以定量數據作為分類標準;用戶可自行設置聚類數量,如果不進行設置,系統會提供默認建議;通常情況下,建議用戶設置聚類數量介於3~6個之間。SPSSAU操作如下：
聚類分析時SSE是什麽意思？
在進行Kmeans聚類分析時SPSSAU默認輸出誤差平方和SSE值，該值可用於測量各點與中心點的距離情況，理論上是希望越小越好，而且如果同樣的數據，聚類類別越多則SSE值會越小（但聚類類別過多則不便於分析）。SSE指標可用於輔助判斷聚類類別個數，建議在不同聚類類別數量情況下記錄下SSE值，然後分析SSE值的減少幅度情況，如果發現比如從3個聚類到4個類別時SSE值減少幅度明顯很大，那麽此時選擇4個聚類類別較好。
聚類中心是什麽？
聚類中心是聚類類別的中心點情況，比如某類別時年齡對應的聚類中心為20，意味著該類別群體年齡基本在20歲左右。初始聚類中心基本無意義，它是聚類算法隨機選擇的聚類點，如果需要查看聚類中心情況，需要關註於最終聚類中心。實際分析時聚類中心的意義相對較小，其僅為聚類算法的計算值而已。