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关于啤酒聚类的分析：一、实验步骤：1．在SPSS中选择分析-分类-系统聚类，在主界面中，将热量、纳、酒精、价格导入变量框中，分群中选择个案，啤酒名导入到标注个案中，输出框中选择统计量和图2．点击“统计量”，选择“合并进程表”，在聚类成员框中选择单一方案，聚类数输入4，点击继续3．点击“绘制”，选择“树状图”，在冰柱及方向框中为默认值，点击继续4．点击“方法”，聚类方法选择“组间联接”，区间选择Euclidean距离，标准化中选择Z得分，点击继续5．点击“保存”，选择单一方案，聚类数设置为46．点击“确定”二、输出结果：1.聚类表聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集21117.2340022111.49710153920.76800848181.040001055151.4200066451.87205147232.380001289102.9393011912133.554001110684.2950415119125.068891712275.85170161316196.7010017144147.804601815168.97321016161210.2271512181791612.629111319181418.036161419191924.47718170聚类表含义：在第一步，将1和17聚成一类，第二步将1和17的总体和11并在一起，在进行分类时，当后面的首次出现阶群集为0时，前面的群集组合为一类，当后面的首次出现不为0时，需按首次出现向前寻找，进行聚类，以此类推。2.冰柱图在分成19类时，17和1并在一起；分成18类时，11、17、1并在一起。当分成四类时，在纵坐标等于4时画一条横线，四类分别为19/16,13/12/10/20/9,14/15/5/4,7/3/2/18/8/6/11/17/1。.3.树状图*******************HIERARCHICALCLUSTERANALYSIS*******************DendrogramusingWardMethodRescaledDistanceClusterCombineCASE0510152025LabelNum+---------+---------+---------+---------+---------+Budweiser1-+Hamms17-+-----+Coors11-++-+Strchsbohemi8-+---+||Heilemans18-++-++-------------------------------+Milnaukee6-----+||Schlitz2---+-+||Ionenbrau3---++---++-------+Aucsberger7-----+||Heineken5-+||Kkirin15-+-----+||Kronensourc4-++---------------------------------+|Secrs14-------+|Miller-lite9-+-+|Schlite20-++-+|Sudeiser10---++-----------+|Coorslicht12---+-++-------------------------------+Michelos13---+|Pabst16-----+-----------+Olympia19-----+在树状图中，分成四类处画一条竖线，得到结果和冰柱图相同。4.也可以通过看群集成员表进行聚类分析群集成员案例4群集3群集2群集1:Budweiser1112:Schlitz1113:Ionenbrau1114:Kronensourc2215:Heineken2216:Milnaukee1117:Aucsberger1118:Strchsbohemi1119:Miller-lite33210:Sudeiser33211:Coors11112:Coorslicht33213:Michelos33214:Secrs22115:Kkirin22116:Pabst43217:Hamms11118:Heilemans11119:Olympia43220:Schlite332在表中，等于1的聚成为一类，等于2的聚为一类…由上述聚类分析，可以得到，在热量、钠含量、酒精、价格方面，1,17,11,8,18,6,2,3,7较为接近，5,15,4,14较为接近，9,20,10,12,13,16,19可以看成一类，若要细分，16和19也可单独成类。