聚类结果的验证 (Verification of Clustering)——SPSS软件实现

发布于 2023年5月28日星期日 10:57:03 浏览：2968

原创不易，转载请注明来源，感谢！

附件下载：

快速聚类.zip 请勿重复点击，如无响应请耐心等待或稍后再试。

聚类分析(Cluster analysis)能够对样品或变量按照其各自的特性和属性进行合理的分类，进而深入认识和研究各类别特征。但聚类过程中存在一个明显的缺点，即“无论数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析总能得到将其拆分为若干类的结果”。因此，在聚类分析之后需要对结果的有效性加以验证。

关键词：SPSS; 聚类分析; 结果验证; 自动优化

一、聚类结果的验证方法

聚类结果的有效性验证是聚类分析的关键环节。一般而言，可以考虑用下列方式进行验证。
 方法1：关键变量的分类别描述。聚类结果中，如果在专业上比较重要的一些变量在各类别间的分布无明显差异，则有理由怀疑聚类结果的有效性。
 方法2：各变量的类间比较。在理想的情况下，用于聚类分析的所有变量在各类间均有差异。此方式可以在保存了聚类结果变量之后使用独立样本t检验或者单因素方差分析来考察，也可以在聚类时直接使用“选项”子对话框中的“ANOVA”复选框来得到相应的比较结果。
 方法3：回代验证。将聚类结果作为因变量建立判别方程，如果对各类别进行判别的回代正确率都非常高，那么就有较大的把握认为这些类别是客观存在且存在明显差异的。
 方法4：异常值查验。一般总是希望聚类结果在各个类别中包含的案例数量不要差异悬殊，如果某一聚类结果案例过于集中在某一类，则有理由怀疑其结果的“有用性”。例如，在聚类分析中绝大多数的样本被聚为一类，其余多个类别则只包含较低比低的样本，一般是不合格的聚类结果。
 方法5：不同方法比较验证。可以对同一数据集使用不同的方法(如同时使用快速聚类法和两步聚类法)进行聚类，然后对两个结果进行比较。如果两个结果在类别中的分布及特征方面存在很大差异，则有理由怀疑聚类结果的“稳定性”。该方法是目前较好的一种聚类结果验证方法。
 方法6：同一方法相互验证。如果数据量较大，可以把一个数据集按照一定比例(如1：1或3：2)随机拆分成两个数据集，然后用同一种方法分别对两个数据集进行聚类。如果两个结果在类别数量、类别特征等方面有很大差异，则有理由怀疑聚类结果的“可靠性”。

二、案例介绍

使用快速聚类(Quick Clustering)——SPSS软件实现一文案例，某研究调查了2890名居民的家庭月开支情况，包括教育(Education)、旅游(Travel)、购物(Shopping)、购衣(Clothes)、饮食(Eat)和其他(Other)。根据上述6个方面的开支情况将研究对象分为“低水平消费群体”，“中等水平消费群体”，“中上等消费群体”和“高水平消费群体”共4个群体。部分数据见图1，试对聚类结果进行验证。本案例数据可从“附件下载”处下载。
本文主要演示“各变量的类间比较”和“同一方法相互验证”两种验证方法。

三、各变量的类间比较验证

(一) 软件操作

此处可采用K-均值(K-means)聚类方法进行快速聚类，在聚类时直接使用“选项”子对话框中的“ANOVA”复选框来得到相应的比较结果。详细操作详见快速聚类(Quick Clustering)——SPSS软件实现一文。对聚类的4个类别进行单因素方差分析结果如图2所示。

(二) 结果解读

ANOVA结果(图2)显示6种家庭月开支情况在4个类别间的方差分析情况，6个检验的P值均< 0.05，说明6方面的家庭月开支在4个聚类间的差异均有统计学意义，说明这6方面的开支对聚类结果均发挥作用。提示所得到的聚类结果具有一定可信度。

四、同一方法相互验证

(一) 软件操作

将数据集随机拆分为2个子集，比较其聚类结果。
①选择“数据”—“选择个案”，弹出“选择个案”对话框，选择“随机个案样本”(图3)。

② 选择“样本”，在“选择个案：随机样本”对话框中的样本尺寸中，有2种方法随机选择样本，“大约”表示样本将粗略地按照设定的比例拆分成2部分；“精确”表示样本将精确地按照设定的参数拆分成2部分。本例选择“大约”，并填写“50”，表示2个数据集的样本分别占总样本的50%左右(图4)。

数据视图(图5)页面生成了一列新的变量“filter_$”，其中1表示选中的案例，0表示未选中的案例，由此可表示数据已经分为2个子集。

③ 在“选择个案”对话框中选择“如果条件满足” (图6)。点击“如果”，在“选择个案：If”对话框中填写“filter_$ = 0”(图7)，此时即选中了代码为0的子集(图8)，可进行后续分析。

然后对选中的子集进行K均值聚类。同理操作选中另一个子集进行K均值聚类。同时，可使用2数据集中自动生成的变量“QCL-1”和“QCL-3”(即各个案例被归入的类别)对标准化前的原始变量进行统计描述，以更清楚地描述各类别的特征，具体操作见快速聚类(Quick Clustering)——SPSS软件实现。