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1、1. 打开数据文件后，在数据编辑窗口中，从菜单栏中选择“分析”一“分类”一“k-均值 聚类”命令。2. 在该对话框中选择变量城市进入“个案标记依据”文本框，作为标签变量。把聚类数标 记为4次。3. 选择变量一至十二月份的日照时数进入“变量”列表框作为观测变量。4. 单击“迭代”按钮，迭代次数为10次，收敛性标准为0.5. 单击“保存”按钮，选择“聚类成员”。6. 单击“选项”按钮，选择“初始聚类中心”和“ANOVA表”，要求输出方差分析表，单 击“继续”。7. 单击“确定”按钮，执行快速聚类分析。数据集1 C:Documents and SettingsAdministrator 桌面ch9主
2、要城市日照时数.sav初始聚类中心聚类1234一月日照时数89.109.00230.10121.70二月日照时数145.4045.00215.30104.40三月日照时数153.2049.20234.2055.30四月日照时数258.50150.50207.1083.40五月日照时数284.0099.60196.80125.00六月日照时数309.7099.10122.60176.50七月日照时数320.80190.90151.10155.80八月日照时数292.80175.40151.30167.10九月日照时数266.1080.20127.10185.00十月日照时数223.7033.00
3、146.70246.50十一月日照时数95.0038.50148.70165.10十目日照时数57.304.30173.10181.60迭代历史记录a迭代聚类中心内的更改12341147.60477.363148.025148.176217.741.00012.92910.3673.000.000.000.000a.由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。任何 中心的最大绝对坐标更改为.000。当前迭代为3。初始中 心间的最小距离为305.519。聚类成员案例号城市聚类距离1北京371.8912天津358.0653石家庄375.0114太原379.3675呼和浩特193.1266沈阳310
4、3.5717大连384.5608长春1104.4789哈尔滨1109.33910上海483.42111南京493.13212杭州4106.76813合肥4114.03414福州477.96015南昌4106.54616济南368.84917青岛373.28718郑州3163.49519武汉483.59320长沙4106.26421广州4153.70622南宁4141.69923海口4121.82424桂林4129.26825重庆277.36326温江245.34027贵阳270.61228昆明3144.63129拉萨3222.40130西安3150.92031兰州188.70632西宁3118
5、.96033银川174.97234乌鲁木齐1159.286最终聚类中心聚类1234一月日照时数156.2818.30174.0484.41最终聚举中心间的距离聚类12341477.090165.941240.0662477.090406.603284.8133165.941406.603194.7044240.066284.813194.704ANOVA聚N误差FSig.均方df均方df一月日照时数二月日照时数三月日照时数四月日照时数五月日照时数六月日照时数七月日照时数八月日照时数九月日照时数十月日照时数十一月日照时数十二月日照时数30350.41421071.15836708.7412169
6、5.12829222.80626302.00313732.49114718.99913890.36723852.02013979.5166204.0563333333333331250.5561029.3191461.524870.861733.4771139.5031987.7771005.826958.136966.889890.5161603.15630303030303030303030303024.27020.47125.11724.91239.84123.0826.90814.63414.49724.66915.6983.870.000.000.000.000.000.000.00
7、1.000.000.000.000.019二月日照时数三月日照时数四月日照时数五月日照时数六月日照时数七月日照时数八月日照时数九月日照时数十月日照时数十一月日照时数十二月日照时数178.9261.10219.4357.43259.28138.13266.65103.57272.8385.03262.23152.23254.73138.80227.5284.93218.6344.53151.5548.13121.3050.37202.01132.88205.88109.94233.58160.83239.65165.79193.83170.65178.07222.88161.74198.18185.39172.68199.05203.21178.74147.01136.94127.51F检验应仅用于描述性目的，因为选中的聚类将被用来最大化不同聚类中的案例间的差别。观测到 的显著性水平并未据此进行更正，因此无法将其解释为是对聚类均值相等这一假设的检验。每个聚类中的案例数聚类16.00023.000313.000412.000有效34.000缺失.000
