案例數(shù)據(jù)源：

有20種12盎司啤酒成分和價(jià)格的數(shù)據(jù)

變量包括啤酒名稱、熱量,、鈉含量,、酒精含量、價(jià)格

數(shù)據(jù)來(lái)自《SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)分析》data11-03,。

1、現(xiàn)在我們有4個(gè)變量用來(lái)對(duì)啤酒分類,，是否有必要將4個(gè)變量都納入作為分類變量呢,？熱量、鈉含量,、酒精含量這3個(gè)指標(biāo)是要通過(guò)化驗(yàn)員的辛苦努力來(lái)測(cè)定,，而且還有花費(fèi)不少成本，如果都納入分析的話,，豈不太麻煩太浪費(fèi),？所以，有必要對(duì)4個(gè)變量進(jìn)行降維處理,，這里采用spss R型聚類（變量聚類）,，對(duì)4個(gè)變量進(jìn)行降維處理。輸出“相似性矩陣”有助于我們理解降維的過(guò)程,。

2,、4個(gè)分類變量量綱各自不同，這一次我們先確定用相似性來(lái)測(cè)度,，度量標(biāo)準(zhǔn)選用pearson系數(shù),，聚類方法選最遠(yuǎn)元素，此時(shí),，涉及到相關(guān),，4個(gè)變量可不用標(biāo)準(zhǔn)化處理，將來(lái)的相似性矩陣?yán)锏臄?shù)字為相關(guān)系數(shù),。若果有某兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)接近1或-1,，說(shuō)明兩個(gè)變量可互相替代。

3,、只輸出“樹(shù)狀圖”就可以了,，個(gè)人覺(jué)得冰柱圖很復(fù)雜，看起來(lái)沒(méi)有樹(shù)狀圖清晰明了,。從proximity matrix表中可以看出熱量和酒精含量?jī)蓚€(gè)變量相關(guān)系數(shù)0.903,，最大,，二者選其一即可，沒(méi)有必要都作為聚類變量,，導(dǎo)致成本增加,。至于熱量和酒精含量選擇哪一個(gè)作為典型指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的兩個(gè)變量，可以根據(jù)專業(yè)知識(shí)或測(cè)定的難易程度決定,。（與因子分析不同,，是完全踢掉其中一個(gè)變量以達(dá)到降維的目的。）這里選用酒精含量,，至此,，確定出用于聚類的變量為：酒精含量，鈉含量,，價(jià)格,。

1,、現(xiàn)在開(kāi)始對(duì)20中啤酒進(jìn)行聚類,。開(kāi)始不確定應(yīng)該分為幾類，暫時(shí)用一個(gè)3-5類范圍來(lái)試探,。Q型聚類要求量綱相同,，所以我們需要對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，這一回用歐式距離平方進(jìn)行測(cè)度,。

2,、主要通過(guò)樹(shù)狀圖和冰柱圖來(lái)理解類別。最終是分為4類還是3類,，這是個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,，需要專業(yè)知識(shí)和最初的目的來(lái)識(shí)別。我這里試著確定分為4類,。選擇“保存”,，則在數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)會(huì)自動(dòng)生成聚類結(jié)果。