六、聚类分析

聚类分析是根据数据对象的某些特征，按照一定的标准对研究对象进行分类，由于研究对象和分析方法的不同，聚类分析也分为不同的种类。按照研究对象的不同，聚类分析一般分为样本聚类和变量聚类。

1.操作步骤

（1）将城市编号的类型改为字符串，不然个案那里导不进去。

（2）分析——分类——系统聚类

（3）将城市编号导入个案，其他变量导入变量。

（4）统计选项选合并进程表和无。

（5）绘图勾选谱系图、所有聚类和垂直。

（6）最短距离法改标准化那里，选范围-1至1。

2.结果分析

（1）个案处理摘要

（2）凝聚计划

（3）冰柱图

（4）谱系树状图

聚类分析树状图给出了聚类每一次合并的情况。从聚类分析谱系图中可以看出，在不同的聚类标准下，聚类结果不同：当距离为0时，每个样本为单独的一类，即35个区域单元各自为一类；当距离标准逐渐放大时，35个区聚类分析树状图给出了聚类每一次合并的情况。从聚类分析谱系图中可以看出，在不同的聚类标准下，聚类结果不同：当距离为0时，每个样本为单独的一类，即35个区域单元各自为一类；当距离标准逐渐放大时，35个区域单元被依次聚类。从谱系图可以看到，样本之间距离最小的17、25、5、29、14、20、31、30、22、33、34、32、16、4首先被聚为一类，6、21、11首先也被聚为一类，12、13、8、18、7、15、19、28、9被聚为一类，26、35也首先被聚为一类；如果选取聚类标准为15时，则35个区域单元被聚为3类。最终，当聚类标准扩大到25时，35个区域单元被聚为1类。

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