گراف پد

خوشه بندی داده‌ها K-Means Cluster در نرم‌افزار SPSS

 

هدف از خوشه بندی این است که مشاهدات را در گروه‌های همانند تقسیم کنیم، به گونه‌ای که داده‌های هر خوشه، بیشترین شباهت و مشاهدات خوشه‌های مختلف، کمترین شباهت را با هم داشته باشند. در این آموزش به تحلیل خوشه بندی K-Means Cluster با استفاده از نرم‌افزار SPSS می‌پردازیم. در ادامه می‌توانید سرفصل‌های مجموعه آموزشی خوشه بندی داده‌ها را مشاهده کنید.

iconspace_Presentation_1_54px-512

مثال و فایل نرم‌افزار

14 اسلاید، فایل و مثال SPSS
iconspace_Computer_54px-512

ویدئو

40 دقیقه

دوست دارم داشته باشم  هزینه 155 هزار تومان 125 هزار تومان. همه مجموعه را به صورت کامل دریافت می‌کنید.

  • K Means Cluster

مطالب خوشه بندی داده‌ها K-Means Cluster

K-Means Cluster

    html nested lists in direction rtl
  • Classify
  • Number of Cluster
  • Iterate and classify
  • Method Classify only
  • Initial cluster centers
  • Cluster information for each case
  • Cluster membership
  • Distance from cluster center
  • Maximum Iteration
  • Convergence Criterion
 

خوشه بندی داده‌ها

    html nested lists in direction rtl
  • مثال نرم‌افزار SPSS برای K Means Cluster
  • طراحی و ساختار آنالیز خوشه بندی در SPSS
  • جدول مقادیر اولیه و نهایی مرکز هر خوشه
  • اهمیت تکرار در فرایند خوشه‌بندی
  • آنالیز واریانس در تحلیل‌های Cluster
  • یافتن فاصله هر فرد با مرکز خوشه
  • اختصاص هر case به نزدیکترین مرکز خوشه
  • الگوریتم تکرار برای محاسبه مرکز خوشه‌ها
  • یافتن فاصله مرکز خوشه‌های نهایی از یکدیگر
  • معیار همگرایی تکرارها برای رسیدن به خوشه مناسب
 

تماس و مشاوره با گراف‌پد