spss用来做什么的，是什么软件，。

是一款数据统计行漏与分析软件。

它可以提供全面的统租带宴计分析，方便易用可快速 *** 作，可缩小数据科学与数据理解之间的差距；在具体的应用方向方面，SPSS提供了高级统计分析、大量机器学习算法、文本分析等功能，具备开源可扩展性，可与大弊银数据的集成，并能够无缝部署到应用程序中。

§8.利用Matlab和SPSS软件实现聚类分析

1. 用辩渗Matlab编程实现

运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。

调用函数：

min1.m——求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小

min2.m——比较两数大小，返回较小值

std1.m——用极差标准化法标准化矩阵

ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵

cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析

print1.m——调用各子函数，显示聚类结果

聚类分析算法

假设距离矩阵为vector， a阶，矩阵中最大值为max，令矩阵上三角元素等含灶睁于max

聚类次数=a-1,以下步骤作谈岁a-1次循环:

求改变后矩阵的阶数,计作c

求矩阵最小值，返回最小值所在行e和列f以及值的大小g

for l=1:c,为vector(c+1,l)赋值，产生新类

令第c+1列元素，第e行和第f行所有元素为，第e列和第f列所有元素为max

源程序如下：

%std1.m,用极差标准化法标准化矩阵

function std=std1(vector)

max=max(vector) %对列求最大值

min=min(vector)

[a,b]=size(vector) %矩阵大小,a为行数,b为列数

for i=1:a

for j=1:b

std(i,j)= (vector(i,j)-min(j))/(max(j)-min(j))

end

end

%ds1.m,用绝对值法求距离

function d=ds1(vector)

[a,b]=size(vector)

d=zeros(a)

for i=1:a

for j=1:a

for k=1:b

d(i,j)=d(i,j)+abs(vector(i,k)-vector(j,k))

end

end

end

fprintf('绝对值距离矩阵如下：\n')

disp(d)

%min1.m,求矩阵中最小值，并返回行列数及其值

function [v1,v2,v3]=min1(vector)%v1为行数，v2为列数，v3为其值

[v,v2]=min(min(vector'))

[v,v1]=min(min(vector))

v3=min(min(vector))

%min2.m，比较两数大小，返回较小的值

function v1=min(v2,v3)

if v2>v3

v1=v3

else

v1=v2

end

%cluster.m,最短距离聚类法

function result=cluster(vector)

[a,b]=size(vector)

max=max(max(vector))

for i=1:a

for j=i:b

vector(i,j)=max

end

end

for k=1:(b-1)

[c,d]=size(vector)

fprintf('第%g次聚类:\n',k)

[e,f,g]=min1(vector)

fprintf('最小值=%g,将第%g区和第%g区并为一类，记作G%g\n\n',g,e,f,c+1)

for l=1:c

if l<=min2(e,f)

vector(c+1,l)=min2(vector(e,l),vector(f,l))

else

vector(c+1,l)=min2(vector(l,e),vector(l,f))

end

end

vector(1:c+1,c+1)=max

vector(1:c+1,e)=max

vector(1:c+1,f)=max

vector(e,1:c+1)=max

vector(f,1:c+1)=max

end

%print1,调用各子函数

function print=print1(filename,a,b)%a为地区个数，b为指标数

fid=fopen(filename,'r')

vector=fscanf(fid,'%g',[a b])

fprintf('标准化结果如下：\n')

v1=std1(vector)

v2=ds1(v1)

cluster(v2)

%输出结果

print1('fname',9,7)

2.直接调用Matlab函数实现

2.1调用函数

层次聚类法（Hierarchical Clustering）的计算步骤：

①计算n个样本两两间的距离{dij}，记D

②构造n个类，每个类只包含一个样本；

③合并距离最近的两类为一新类；

④计算新类与当前各类的距离；若类的个数等于1，转到5）；否则回3）；

⑤画聚类图；

⑥决定类的个数和类；

Matlab软件对系统聚类法的实现（调用函数说明）：

cluster 从连接输出(linkage)中创建聚类

clusterdata 从数据集合(x)中创建聚类

dendrogram 画系统树状图

linkage 连接数据集中的目标为二元群的层次树

pdist 计算数据集合中两两元素间的距离(向量)

squareform 将距离的输出向量形式定格为矩阵形式

zscore 对数据矩阵 X 进行标准化处理

各种命令解释

⑴ T = clusterdata(X, cutoff)

其中X为数据矩阵，cutoff是创建聚类的临界值。即表示欲分成几类。

以上语句等价与以下几句命令：

Y=pdist(X,’euclid’)

Z=linkage(Y,’single’)

T=cluster(Z,cutoff)

以上三组命令调用灵活，可以自由选择组合方法！

⑵ T = cluster(Z, cutoff)

从逐级聚类树中构造聚类，其中Z是由语句likage产生的(n-1)×3阶矩阵，cutoff是创建聚类的临界值。

⑶ Z = linkage(Y) Z = linkage(Y, 'method')

创建逐级聚类树，其中Y是由语句pdist产生的n(n-1)/2 阶向量，’method’表示用何方法，默认值是欧氏距离（single)。有’complete’——最长距离法；‘average’——类平均距离；‘centroid’——重心法 ；‘ward‘——递增平方和等。

⑷ Y = pdist(X) Y = pdist(X, 'metric')

计算数据集X中两两元素间的距离， ‘metric’表示使用特定的方法，有欧氏距离‘euclid’ 、标准欧氏距离‘SEuclid’ 、马氏距离‘mahal’、明可夫斯基距离‘Minkowski‘ 等。

⑸ H = dendrogram(Z)H = dendrogram(Z, p)

由likage产生的数据矩阵z画聚类树状图。P是结点数，默认值是30。

2.2举例说明

设某地区有八个观测点的数据，样本距离矩阵如表1所示，根据最短距离法聚类分析。

%最短距离法系统聚类分析

X=[7.90 39.77 8.49 12.94 19.27 11.05 2.04 13.29

7.68 50.37 11.35 13.3 19.25 14.59 2.75 14.87

9.42 27.93 8.20 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76

9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.10 1.82 11.35

10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81]

BX=zscore(X) % 标准化数据矩阵

Y=pdist(X)% 用欧氏距离计算两两之间的距离

D=squareform(Y) % 欧氏距离矩阵

Z = linkage(Y)% 最短距离法

T = cluster(Z,3) 等价于 { T=clusterdata(X,3) }

find(T==3) % 第3类集合中的元素

[H,T]=dendrogram(Z) % 画聚类图

聚类谱系图如图1所示：

图1 聚类谱系图

3.用SPSS软件实现聚类分析

在SPSS软件中同样可以实现该算法，

例如：下表是1999年中国省、自治区的城市规模结构特征的一些数据，可通过聚类分析将这些省、自治区进行分类，具体过程如下：

省、自治区 首位城市规模（万人） 城市首位度 四城市指数 基尼系数 城市规模中位值（万人）

京津冀 699.70 1.437 1 0.936 4 0.780 4 10.880

山西 179.46 1.898 2 1.000 6 0.587 0 11.780

内蒙古 111.13 1.418 0 0.677 2 0.515 8 17.775

辽宁 389.60 1.918 2 0.854 1 0.576 2 26.320

吉林 211.34 1.788 0 1.079 8 0.456 9 19.705

黑龙江 259.00 2.305 9 0.341 7 0.507 6 23.480

苏沪 923.19 3.735 0 2.057 2 0.620 8 22.160

浙江 139.29 1.871 2 0.885 8 0.453 6 12.670

安徽 102.78 1.233 3 0.532 6 0.379 8 27.375

福建 108.50 1.729 1 0.932 5 0.468 7 11.120

江西 129.20 3.245 4 1.193 5 0.451 9 17.080

山东 173.35 1.001 8 0.429 6 0.450 3 21.215

河南 151.54 1.492 7 0.677 5 0.473 8 13.940

湖北 434.46 7.132 8 2.441 3 0.528 2 19.190

湖南 139.29 2.350 1 0.836 0 0.489 0 14.250

广东 336.54 3.540 7 1.386 3 0.402 0 22.195

广西 96.12 1.228 8 0.638 2 0.500 0 14.340

海南 45.43 2.191 5 0.864 8 0.413 6 8.730

川渝 365.01 1.680 1 1.148 6 0.572 0 18.615

云南 146.00 6.633 3 2.378 5 0.535 9 12.250

贵州 136.22 2.827 9 1.291 8 0.598 4 10.470

西藏 11.79 4.151 4 1.179 8 0.611 8 7.315

陕西 244.04 5.119 4 1.968 2 0.628 7 17.800

甘肃 145.49 4.751 5 1.936 6 0.580 6 11.650

青海 61.36 8.269 5 0.859 8 0.809 8 7.420

宁夏 47.60 1.507 8 0.958 7 0.484 3 9.730

新疆 128.67 3.853 5 1.621 6 0.490 1 14.470

(1)打开数据文件，在spss中可以打开多种类型的文件，如*.xls、*.dbf、*.txt、*.sav等，

File→Open→Data；

(2)进行聚类分析：Analyze→Classify→Hierarchical Cluster（此例子中用层次聚类法）；

进入如下对话框，设置聚类变量，以及采用的聚类方法，是否显示聚类谱系图等（因为采用不同的聚类方法，分类结果不同）。

设置完成后，即可得到聚类结果，此例子中采用欧式距离计算样本之间各变量的距离，组平均法聚类，得到的聚类谱系图如下图所示：

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。

最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”蔽腊，这标志着肆棚SPSS的战略方向正在做出重大调整。

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

扩展资料

SPSS功能

一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。

二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量裂并则数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。

也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。

从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。

参考资料来源：百度百科-spss

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