[spss做聚类分析的具体步骤是什么]excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的名称，后几列为各项数值 导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA， 选择已经编辑好的excel表 点击analyze——Classify——H...+阅读
通常，为有监督分类提供若干已标记的模式（预分类过），需要解决的问题是为一个新遇到的但无标记的模式进行标记。在典型的情况下，先将给定的无标记的模式用来学习〔训练），反过来再用来标记一个新模式。聚类需要解决的问题是将已给定的若千无标记的模式聚集起来使之成为有意义的聚类。从某种意义上说，标一记也与聚类相关，但这些类型的标记是由数据驱动的，也就是说，只是从数据中得到这些标记。聚类与数据挖掘中的分类不同，在分类模块中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来：与此相似但又不同的是，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的类或者说“聚类”，并且使得在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。
事实上，聚类算法中很多算法的相似性都是基于距离的，而且由于现实数据库中数据类型的多样性，关于如何度量两个含有非数值型字段的记录之间的距离的讨论有很多，并提出了相应的算法。在很多应用中，聚类分析得到的每一个类中的成员都可以被统一看待。
利用数据挖掘怎么对数据进行分类
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。...
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