① spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。整个操作怎么进行。需要基本思路。
1、【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。
② Kmeans聚类算法的聚类数目可能小于K吗
是否可能取决于你的算法是如何实现的。建议你看看weka和matlab的km算法实现。聚类数小于k的原因是聚类过程中出现空簇，如果没有特殊的处理，这个问题是无法在后续的循环中自行解决的。weka的实现是允许输出聚类数小于k的，出现空簇就直接将空簇删除；而matlab的km有一个参数用于解决聚类数小于k的问题，例如直接选择最远离聚类中心的点作为一个新的簇。
③ SPSS生成的聚类图表灰色背景怎么去除
选中比如蓝色 右键－－数据系列格式－－数据标识－－－－里面有百分比选中就可以了
④ citespace如何删除不想要的聚类
citespace删除不想要的聚类可以
1、打开citespace。
2、点击设置就能删除不想要的聚类名称。citespace是一款应用于科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的软件，也是一款很实用的可视化分析软件，尤其是在科学引文分析方面，该软件是由陈美超教授支持开发的。
⑤ 怎样删除spss中的聚类分析图的标题
点击标题所在的轴，在右边的属性中“标签和刻度标记”中，把“显示轴标题”的对勾去掉。如果是整个图表的标题，选中标题，右键选“删除”。
⑥ 常用的数据净化方法
1、删除缺失值
当样本数很多的时候，并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小，这种情况下，我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。
2、均值填补法
根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组，然后分别计算每个组的均值，把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。
3、热卡填补法
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法的做法是：在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。
还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。
异常值通常被称为“离群点”，对于异常值的处理，通常使用的方法有下面几种：
1、简单的统计分析
拿到数据后可以对数据进行一个简单的描述性统计分析，譬如最大最小值可以用来判断这个变量的取值是否超过了合理的范围，如客户的年龄为-20岁或200岁，显然是不合常理的，为异常值。
2、3∂原则
如果数据服从正态分布，在3∂原则下，异常值为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。如果数据服从正态分布，距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| > 3∂) <= 0.003，属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。
3、箱型图分析
箱型图提供了识别异常值的一个标准：如果一个值小于QL01.5IQR或大于OU-1.5IQR的值，则被称为异常值。QL为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL的差值，包含了全部观察值的一半。箱型图判断异常值的方法以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有鲁棒性：25%的数据可以变得任意远并且不会干扰四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响。因此箱型图识别异常值比较客观，在识别异常值时有一定的优越性。
4、基于模型检测
首先建立一个数据模型，异常是那些同模型不能完美拟合的对象；如果模型是簇的集合，则异常是不显着属于任何簇的对象；在使用回归模型时，异常是相对远离预测值的对象
优缺点：1.有坚实的统计学理论基础，当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时，这些检验可能非常有效；2.对于多元数据，可用的选择少一些，并且对于高维数据，这些检测可能性很差。
5、基于距离
通常可以在对象之间定义邻近性度量，异常对象是那些远离其他对象的对象
优缺点：1.简单；2.缺点：基于邻近度的方法需要O(m2)时间，大数据集不适用；3.该方法对参数的选择也是敏感的；4.不能处理具有不同密度区域的数据集，因为它使用全局阈值，不能考虑这种密度的变化。
6、基于密度
当一个点的局部密度显着低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。适合非均匀分布的数据。
优缺点：1.给出了对象是离群点的定量度量，并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理；2.与基于距离的方法一样，这些方法必然具有O(m2)的时间复杂度。对于低维数据使用特定的数据结构可以达到O(mlogm)；3.参数选择困难。虽然算法通过观察不同的k值，取得最大离群点得分来处理该问题，但是，仍然需要选择这些值的上下界。
7、基于聚类：
基于聚类的离群点：一个对象是基于聚类的离群点，如果该对象不强属于任何簇。离群点对初始聚类的影响：如果通过聚类检测离群点，则由于离群点影响聚类，存在一个问题：结构是否有效。为了处理该问题，可以使用如下方法：对象聚类，删除离群点，对象再次聚类（这个不能保证产生最优结果）。
优缺点：1.基于线性和接近线性复杂度（k均值）的聚类技术来发现离群点可能是高度有效的；2.簇的定义通常是离群点的补，因此可能同时发现簇和离群点；3.产生的离群点集和它们的得分可能非常依赖所用的簇的个数和数据中离群点的存在性；4.聚类算法产生的簇的质量对该算法产生的离群点的质量影响非常大。
噪音，是被测量变量的随机误差或方差。对于噪音的处理，通常有下面的两种方法：
1、分箱法
分箱方法通过考察数据的“近邻”（即，周围的值）来光滑有序数据值。这些有序的值被分布到一些“桶”或箱中。由于分箱方法考察近邻的值，因此它进行局部光滑。
用箱均值光滑：箱中每一个值被箱中的平均值替换。
用箱中位数平滑：箱中的每一个值被箱中的中位数替换。
用箱边界平滑：箱中的最大和最小值同样被视为边界。箱中的每一个值被最近的边界值替换。
一般而言，宽度越大，光滑效果越明显。箱也可以是等宽的，其中每个箱值的区间范围是个常量。分箱也可以作为一种离散化技术使用.
2、回归法
可以用一个函数拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找出拟合两个属性（或变量）的“最佳”直线，使得一个属性能够预测另一个。多线性回归是线性回归的扩展，它涉及多于两个属性，并且数据拟合到一个多维面。使用回归，找出适合数据的数学方程式，能够帮助消除噪声。
⑦ 聚类分析中有数据缺失怎么处理
（1）删除有遗漏值的数据。如果一个数据集只有少量的数据具有遗漏值，则忽略它们可能是合理的。但是如果给定的数据集中有很多数据具有遗漏值，则采取这种策略很难对数据进行可靠分析，并且具有遗漏值的数据中也包含一定的信息，或许这些信息对分析是至关重要的，因此忽略它们是要非常小心，要保证对分析没有影响。（2）估计遗漏值。有时，根据数据的特点能够可靠的估计遗漏值。具体就是根据邻近点的属性值对遗漏值进行估计，常常选取邻近的平均属性值代替遗漏值，有时选取数据集的平均值代替遗漏值，或者进行曲线拟合，根据拟合的结果选择合适的属性值。（3）忽略遗漏值。许多聚类算法都可以用来直接处理具有遗漏值的数据，例如计算对象间的相似性，对保护遗漏值的数据可以使用没有遗漏值的属性值来计算相似性，这种相似性只是近似的，除非整个的数据属性很少，或者遗漏值的数据很多，否则其误差影响很小。
⑧ citespace聚类小数字怎么去掉
citespace聚类小数字可以“隐藏”处理。
【步骤】
1、在顶部菜单栏找到Display
2、点击后找到Clusters,
3、再点击Show/Hide Small Clusters
4、视图中，仅仅显示主要网络的聚类，隐藏很小的聚类。
【聚类】
1 调整好参数等,点击Go!运行,得到可视化窗口后,
2、 进入可视化界面后,可以先点击a图标,进行聚类,如果得到的效果不好,可以点击聚类图标
⑨ spss系统聚类分析结果会删除变量吗
不会，聚类分析不会对变量进行筛选，但是做系统聚类的时候，也不建议采用的变量过多，如果变量过多，则聚类结合很难解释，也没有太大的意义。
一般采用系统聚类分析的时候，通常是选择几个重点关注的变量作为依据 进行聚类