2020.6.05_主成分分析和聚类分析1
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2022-08-03
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北京建筑大学
信息与计算科学专业 实验任务书指导书
课程名称 《数据分析》 实验名称《主成分分析和聚类分析》实验地点 腾讯会议 指导教师 王恒友
学生姓名: 李金哲 学号: 201707010119 实验日期: 2020.06.06 成绩:
【实验目的】
（1）熟悉利用主成分分析进行数据分析，能够使用 SPSS 软件完成数据的主
成分分析；
（2）熟悉利用聚类分析进行数据分析，能够运用主成分分析的结果，做进一
步分析，如聚类分析、回归分析等，能够使用 SPSS 软件完成该任务。
【实验要求】
根据各个题目的具体要求，分别运用 SPSS 软件完成实验任务。
【实验内容】
1、表 4.9（数据见 exercise4_5.txt）给出了 1991 年我国 30 个省市、城镇
居民的月平均消费数据，所考察的八个指标如下：（单位均为元/人）
X1: 人均粮食支出； X2：人均副食支出；
X3: 人均烟酒茶支出； X4: 人均其他副食支出；
X5:人均衣着商品支出； X6: 人均日用品支出；
X7: 人均燃料支出； X8: 人均非商品支出。
（1）求样本相关系数矩阵 R。
（2）从 R 出发做主成分分析，求出各主成分的贡献率及前两个主成分的累积
贡献率；
2、（1）对题 1 中的数据，按照原有的八个指标，对 30 个省份进行聚类，给
出分为 3 类的聚类结果。
（2）利用题 1 得到的前 2 个主成分指标，分别按最短距离法（最近邻居距
离）、最长距离法（最远邻居距离）、类平均距离法（组间平均距离）、 重心距离
法；其中距离均采用欧式平方距离，对样本进行谱系聚类分析，并画出谱系聚类
图；给出分为 3 类的聚类结果。并与（1）的结果进行比较。
【实验步骤】
1-1-a 实验过程
1、 选择菜单->【分析】->【降维】-> 【因子】(图 1-1)
2、 将 V1——V9 拖入变量（图 1-2）
3、 点击概述，勾选系数 和 KMO 和巴特利特球形梯度检验（图 1-3）
4、 点击提取，勾选碎石图（图 1-4）
5、 点击旋转，勾选载荷图（图 1-5）
Jaihwoe
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