对数据进行一定条件下的分类分组是数据分析中经常需要的环节，IBM SPSS Statistics为用户提供了几种常用的分类方法：快速聚类、二阶聚类和系统聚类。

接下来我们就简单演示一下SPSS的系统聚类分析方法该如何使用。

一、系统聚类

系统聚类也叫做分层聚类，主要的分析思路是将每个个体看做是一类，再将相似度较高的个体组成新的一类，再将新类之间根据相似度重复合并，直到归类结束。

常用的系统聚类方法有最短距离法、最长距离法、质心距离法等。

图1：功能位置

SPSS的系统聚类功能在“分析”菜单下的“分类”中，点击可进入系统聚类分析的操作窗口。

二、操作方法

1.数据样本

图2：数据样本

聚类分析适用于基数较大的数据样本，为了便于理解，我们这里选择的是一份学生成绩单作为示例。

2.变量设置

图3：变量设置

我们这里是依据学生的单科成绩、平均成绩和总成绩进行分析，所以将这些变量都移入“变量”窗口作为聚类依据。

学生序号移入“标注个案”窗口，注意这个窗口只能接受字符串格式的变量，必要时需要进行变量的格式修改。

选择个案聚类，输出内容勾选统计量和图。

3.统计量

图4：统计量设置

这个对话框设置的是输出统计量，合并进程表是每个进程中被合并的类和类间距离，相似性矩阵是观测值之间的距离矩阵。

聚类成员输出的是成员所属分类的设置，选择“无”即可。

4.绘制

图5：绘制设置

我们将聚类图形设置为谱系图，冰柱图设置为全部聚类，方向设置为垂直方向。

5.方法

图6：聚类方法

前文我们有简单提到几种聚类方法，这个对话框内显示了所有SPSS中可用的聚类方法，我们选择质心聚类法。

度量标准有三个，区间、计算和二分类，一般数据使用的是区间度量，选择区间中的平方欧式距离。

在这个分析方法中，标准化和转换度量不需要进行特殊设置。

6.保存

图7：保存设置

用户可以设置保存的内容，可以不保存任何信息；也可以选择保存单一方案，即将每一步的变量信息保存到新变量；或者选择制定方案范围，设置保存的上下限，本例中不做过多设置。

7.分析

图8：谱系图

在输出日志中会查看到多个图表，我们这里对谱系图做一个简单说明：如上图，被树状连接的个案间、分类间具有相似性，从中我们可以发现多种分类方法，图中标示的是较为明显的一种，共分为五类，有两个个案单独成一类。

三、小结

系统聚类的概念比快速聚类复杂一点，但结果更为多样，适合分析者尝试多种类型的分类分析操作。