對數據進行一定條件下的分類分組是數據分析中經常需要的環節，IBM SPSS Statistics為用戶提供了幾種常用的分類方法：快速聚類、二階聚類和系統聚類。

接下來我們就簡單演示一下SPSS的系統聚類分析方法該如何使用。

一、系統聚類

系統聚類也叫做分層聚類，主要的分析思路是將每個個體看做是一類，再將相似度較高的個體組成新的一類，再將新類之間根據相似度重復合并，直到歸類結束。

常用的系統聚類方法有最短距離法、最長距離法、質心距離法等。

圖1：功能位置

SPSS的系統聚類功能在“分析”菜單下的“分類”中，點擊可進入系統聚類分析的操作窗口。

二、操作方法

1.數據樣本

圖2：數據樣本

聚類分析適用于基數較大的數據樣本，為了便于理解，我們這里選擇的是一份學生成績單作為示例。

2.變量設置

圖3：變量設置

我們這里是依據學生的單科成績、平均成績和總成績進行分析，所以將這些變量都移入“變量”窗口作為聚類依據。

學生序號移入“標注個案”窗口，注意這個窗口只能接受字符串格式的變量，必要時需要進行變量的格式修改。

選擇個案聚類，輸出內容勾選統計量和圖。

3.統計量

圖4：統計量設置

這個對話框設置的是輸出統計量，合并進程表是每個進程中被合并的類和類間距離，相似性矩陣是觀測值之間的距離矩陣。

聚類成員輸出的是成員所屬分類的設置，選擇“無”即可。

4.繪制

圖5：繪制設置

我們將聚類圖形設置為譜系圖，冰柱圖設置為全部聚類，方向設置為垂直方向。

5.方法

圖6：聚類方法

前文我們有簡單提到幾種聚類方法，這個對話框內顯示了所有SPSS中可用的聚類方法，我們選擇質心聚類法。

度量標準有三個，區間、計算和二分類，一般數據使用的是區間度量，選擇區間中的平方歐式距離。

在這個分析方法中，標準化和轉換度量不需要進行特殊設置。

6.保存

圖7：保存設置

用戶可以設置保存的內容，可以不保存任何信息；也可以選擇保存單一方案，即將每一步的變量信息保存到新變量；或者選擇制定方案范圍，設置保存的上下限，本例中不做過多設置。

7.分析

圖8：譜系圖

在輸出日志中會查看到多個圖表，我們這里對譜系圖做一個簡單說明：如上圖，被樹狀連接的個案間、分類間具有相似性，從中我們可以發現多種分類方法，圖中標示的是較為明顯的一種，共分為五類，有兩個個案單獨成一類。

三、小結

系統聚類的概念比快速聚類復雜一點，但結果更為多樣，適合分析者嘗試多種類型的分類分析操作。